基于1DCNN的变工况滚动轴承故障诊断

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作为旋转机械的重要组成部分,滚动轴承工作状态的好坏与整个机械设备的安全性和稳定性息息相关。因此,实时检测滚动轴承的运行状态,及时发现滚动轴承的故障部位和严重程度能够有效地减少经济损失并保障生产人员安全。然而在实际生产过程中,滚动轴承在工作状态下所承受的工作载荷时常会发生变化,从而导致滚动轴承故障诊断模型的训练数据与实际生产过程中的测试数据分布差异较大,难以有效地进行故障诊断。因此本文致力于降低训练数据集与测试数据集的分布差异,提高变工况故障诊断准确率,在国内外学者的研究和传统滚动轴承故障诊断方法的基
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