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基于深度對比遷移學習的變工況下機械故障診斷

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摘要： 機械設備實際運行中的工況具有時變性，這加劇了源域（訓練集）和目標域（測試集）數(shù)據(jù)之間的分布差異，因而導致智能故障診斷模型的性能下降。提出了一種基于深度對比遷移學習的方法，可用于機械設備變工況下的故障智能診斷。利用多層卷積塊作為模型前置特征提取器，能夠有效提取原始振動數(shù)據(jù)的代表性特征，提升故障分類器和域判別器的診斷性能。（剩余12005字）

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