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基于图神经网络的轴承跨域故障诊断方法研究.pdf

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    摘要

    轴承作为旋转机械的核心部件，其状态的及时诊断对于保障安全生产具有

    重要意义。现有的故障诊断方法能够利用深度学习识别不同类别的轴承故障，

    已然成为现阶段的研究热点。然而，这些方法往往依赖于样本之间独立同分布

    的假设，忽略了同一故障类型的样本数据之间的内在关联信息。此外，在工业

    环境中，轴承工作状况的多变性及运行环境的复杂性，导致模型训练和测试过

    程的数据存在分布差异。综上，本文基于图神经网络模型，从轴承工作状况的

    多变性和运行环境的复杂性两个角度出发，研究跨域故障诊断的相关理论和方

    法。本文的

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