基于AFF-Stablenet模型的小樣本軸承故障診斷

摘要： 針對滾動軸承在小樣本條件下診斷準(zhǔn)確率低和泛化性弱的問題，提出了一種基于注意力特征融合的深度穩(wěn)定學(xué)習(xí)(Attention Feature Fusion and Deep Stable Learning, AFF-Stablenet)模型的故障診斷方法。該方法首先使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decompositim, EMD)將樣本分解成多段頻率的子信號，求取子... （共9頁）