技術(shù)編號(hào)：40399560
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明屬于軸承故障診斷，尤其涉及一種基于多維數(shù)據(jù)增強(qiáng)與特征融合的軸承小樣本診斷方法。背景技術(shù)、在工業(yè)實(shí)踐中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)多數(shù)時(shí)間運(yùn)行于健康狀態(tài)，而故障狀態(tài)的出現(xiàn)則相對(duì)短暫。因此，通常能夠輕易地收集到大量代表正常狀態(tài)的振動(dòng)數(shù)據(jù)，但相比之下，故障數(shù)據(jù)的獲取則顯得較為有限。這種正常與異常數(shù)據(jù)間的不均衡性給故障診斷帶來了不小的挑戰(zhàn)。另外，在構(gòu)建智能診斷模型時(shí)，鑒于數(shù)據(jù)的質(zhì)量與多樣性對(duì)模型的性能和準(zhǔn)確度有著直接的影響，確保輸入數(shù)據(jù)的類型與質(zhì)量顯得尤為重要。、目前許多學(xué)者已經(jīng)提出了一系列解決方案，以提高...
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