基于時(shí)頻特征融合和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的少樣本軸承故障診斷方法研究

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摘 要：針對滾動(dòng)軸承故障樣本不足和特征信息獲取不全面導(dǎo)致故障診斷準(zhǔn)確率低的問題，提出了一種基于時(shí)頻特征融合和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的少樣本故障診斷方法。該方法結(jié)合元學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略，首先設(shè)計(jì)了一個(gè)特征提取模塊，用于獲取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域信息并進(jìn)行融合，以此加強(qiáng)獲取特征的全面性;其次使用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的度量模塊計(jì)算支持樣本和查詢樣本的相似得分，最終實(shí)現(xiàn)故障診斷。（剩余917字）