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papermann/deep-learning-fault-diagnosis

 
 

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deep learning fault diagnosis

高被引论文模型复现

可选研究方向

  • 域适应问题:某一工况下训练,提高其在另一工况下的诊断精度。模型的泛化能力。由于工作任务的变化,机器工作负载也会随之改变,如何利用在一个负载下的数据进行训练,对另一个负载下的信号进行诊断。
  • 抗噪声:提高模型抗噪声能力,工业现场的噪声无法避免,使用加速度计测得的振动信号易被污染,研究如何从含有噪声的信号中诊断出轴承的故障
  • 类别不平衡问题:健康数据>>故障数据
  • 能不能找到新的损失函数,不是Pointwise,考虑之前状态?

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