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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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