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DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0085 文章编号：0254-0096（2023）06-0367-07
摘 要：针对风电机组运行工况复杂，实际采集的振动信号存在分布差异，导致故障诊断模型的分类效果偏低问题，提出一种具有多核领域适应（MKDA）的多尺度卷积神经网络（MSCNN）风电机组轴承故障诊断研究方法（MKDA-MSCNN）。（剩余10165字）
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基于迁移学习的风电机组轴承故障诊断研究
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