基于CEEMD和迁移学习的滚动轴承故障诊断研究

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摘 要：【目的】在實际生产环境中，由于机器特征复杂和工况变化，智能诊断模型在跨机组迁移时需要重复训练，这不仅增加了时间成本，还加大了算力资源的消耗。为了解决这些问题，需要开发出一种能适应复杂机器特征并在不同工况下保持高准确度的轴承故障诊断方法，同时，减少模型迁移时所需的重复训练，以便实现更高效的故障识别和预测。（剩余10905字）

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