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少样本齿轮箱故障诊断：扩散模型与DenseNet技术融合

目录

少样本齿轮箱故障诊断：扩散模型与DenseNet技术融合（1）．．．．．．．3

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2齿轮箱故障诊断研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3少样本学习在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1扩散模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2DenseNet网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3融合技术的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

少样本齿轮箱故障诊断模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1扩散模型在故障数据生成中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2DenseNet网络的故障特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3融合模型的结构设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1数据集介绍与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2模型训练与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3实验结果分析与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3.1诊断准确率对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3.2特征提取效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3.3模型鲁棒性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1工业齿轮箱故障案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2故障诊断过程与结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3融合模型的实际应用效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.2存在的不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.3未来发展趋势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

少样本齿轮箱故障诊断：扩散模型与DenseNet技术融合（2）．．．．．．35

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

少样本齿轮箱故障诊断方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.1传统故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.2基于深度学习的故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.3少样本学习在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

扩散模型在齿轮箱故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1扩散模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．