【摘 要】
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深度学习在故障诊断领域的成功依赖于大量的训练样本，但在小样本情况下，实现对变工况特别是跨机械部件的故障诊断是一项挑战。针对此问题，提出一种基于元学习的多通道一维卷积神经网络（MC-1DCNNML）的故障诊断方法。利用完备集合经验模态分解（CEEMDAN）方法对信号进行处理，得到多通道一维信号；建立基于元学习的多通道一维卷积模型（MC-1DCNNML）,对多通道一维信号进行了特征提取，解决小样本下的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1604134）； 河南省科技攻关项目（212102210327）； 河南工业大学自科创新基金（2020ZKCJ28）；
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深度学习在故障诊断领域的成功依赖于大量的训练样本，但在小样本情况下，实现对变工况特别是跨机械部件的故障诊断是一项挑战。针对此问题，提出一种基于元学习的多通道一维卷积神经网络（MC-1DCNNML）的故障诊断方法。利用完备集合经验模态分解（CEEMDAN）方法对信号进行处理，得到多通道一维信号；建立基于元学习的多通道一维卷积模型（MC-1DCNNML）,对多通道一维信号进行了特征提取，解决小样本下的故障诊断问题。实验结果表明，MC-1DCNNML方法在小样本下的变工况与跨机械部件故障诊断准确率分别为99.62%和93.48%,明显优于MAML与1DCNN两种模型。
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