基于改进生成对抗网络和SwinTransformer的样本不均衡轴承故障诊断

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要 深度学习由于其强大的特征提取能力被广泛应用于故障诊断领域，但在实际生产过程中，故障样本数量通常远低于正常样本，从而导致故障诊断模型的分类准确率下降.为此，本文提出一种基于改进循环生成对抗网络和SwinTrans-former的样本不均衡轴承故障诊断方法，并以旋转机械滚动轴承振动故障诊（剩余17417字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人