深度嵌入度量学习的机械跨工况故障识别方法

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摘要 传统数据驱动的机械装备故障诊断方法依赖目标工况下的完备数据，而装备实际运行工况复杂多变，难以预测，且数据获取困难。针对上述问题，提出了一种深度嵌入度量网络（Deep Embedding Metric Network， DEMN）的机械跨工况故障识别方法，该方法利用装备在已知工况下的数据学习鲁棒特征表示，建立适用于未知工况场景下的泛化智能故障识别模型。（剩余15122字）

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