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基于深度子空間學習和數據增強的滾動軸承故障診斷方法

光電子·激光頁數： 8 2024-03-22

摘要：主成分分析網絡(principal component analysis network, PCANet)作為一種基于深度子空間學習框架的網絡模型，在多個應用領域展現出卓越的性能。然而，在滾動軸承故障診斷方面，PCANet算法存在無法準確反映數據完整結構信息、魯棒性差以及泛化能力較弱等問題。本文針對這些問題，提出了一種基于PCANet算法和數據增強的滾動軸承故障診斷方法。該方法... （共8頁）

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