基于时频特征融合和关系网络的少样本轴承故障诊断方法研究

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摘 要：针对滚动轴承故障样本不足和特征信息获取不全面导致故障诊断准确率低的问题，提出了一种基于时频特征融合和关系网络的少样本故障诊断方法。该方法结合元学习的训练策略，首先设计了一个特征提取模块，用于获取滚动轴承振动信号的时频域信息并进行融合，以此加强获取特征的全面性;其次使用关系网络的度量模块计算支持样本和查询样本的相似得分，最终实现故障诊断。（剩余917字）

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