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基于混合自注意力孪生网络的小样本轴承故障诊断方法研究
目录
基于混合自注意力孪生网络的小样本轴承故障诊断方法研究（1）．．4
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
轴承故障诊断概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1轴承故障类型及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2传统诊断方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.3小样本学习在故障诊断中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
混合自注意力孪生网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1自注意力机制原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2孪生网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3混合策略的提出与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1数据采集与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.2数据清洗与归一化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.3特征提取方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
5.1训练样本选择与生成策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
5.2损失函数设计及优化算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.3超参数调优方法论述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
实验验证与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.1实验环境搭建与设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
6.2实验数据集划分与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
6.3实验结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.4故障诊断性能评估指标选取与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
7.2存在问题及改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
7.3未来研究趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
基于混合自注意力孪生网络的小样本轴承故障诊断方法研究（2）．28
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.2小样本轴承故障诊断的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.3混合自注意力孪生网络的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.4研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.1小样本轴承故障诊断技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.2自注意力机制研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3孪
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