bearing fault diagnosis | BriefGPT

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适应速度波动下的货车轮对轴承跨机械传输故障诊断的可解释调制可微 STFT 和物理维持平衡频谱度量
提出了通过跨机器迁移诊断网络 (pyDSN) 结合可解释的调制可微分短时傅里叶变换 (STFT) 和物理信息平衡频谱质量度量，以学习在时变速度下具有不变性和辨别性的特征的方法来改善铁路重载货车的轮对轴承故障诊断精度。
PDF19 days ago
面对高度缺失数据的基于物理信息的深度学习和部分迁移学习的轴承故障诊断
通过 PTPAI 方法生成合成标记数据，采用基于物理的深度学习技术，解决了轴承故障诊断中标记数据和缺失数据不足的问题，并通过 RF-Mixup 方法处理不平衡类别问题、MK-MMSD 和 CDAN 方法进行域适应，以及应用加权方法解决部分设
PDF20 days ago
多尺度四元数 CNN 和 BiGRU 与交叉自注意力特征融合用于轴承故障诊断
基于深度学习的多尺度四元卷积神经网络、双向门控循环单元和交叉自注意特征融合的故障诊断模型在轴承故障诊断方面取得了最先进的结果。
PDFa month ago
校准自适应教师用于领域自适应智能故障诊断
在这篇论文中，我们提出了一种被称为 Calibrated Adaptive Teacher (CAT) 的新型无监督领域自适应方法，在自训练过程中通过后续校准技术来校准教师网络的预测。我们在 Paderborn 轴承故障诊断的多种工况下进行
PDF7 months ago
BearingPGA-Net：一种轻量且可部署的轴承故障诊断网络，通过解耦知识蒸馏和 FPGA 加速
通过蒸馏方法训练轻量级模型 BearingPGA-Net，并使用 FPGA 加速方案，实现了高速、便携和低功耗的轴承故障诊断，相较于其他轻量级方法具有优异的诊断性能。
PDFa year ago