基于数据增强的判别元学习方法在跨设备少样本故障诊断中的应用
Zhongguo kexue（2023）
摘要
在现代化的智能制造中,关键机械部件的故障往往会导致复杂的工业设备出现损坏甚至停机.智能故障诊断可为高效的设备维护提供指导,进而减少停机,降低生产损失,己成为当下学术界与工业界的研究热点[1,2].其中,基于深度学习的方法近年来取得了显著的效果.然而,实际工业场景中往往难以获取充足的故障数据样本用于深度诊断模型的训练,进而限制了此类方法的实际应用.
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