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A Multi-Scale and Lightweight Bearing Fault Diagnosis Model with Small SamplesModelo multiescala de diagnóstico de fallas de rodamientos livianos con muestras pequeñas

Resumen

En la actualidad, los métodos de aprendizaje profundo han sido ampliamente utilizados para mejorar la inteligencia y eficiencia en el diagnóstico de fallas. No obstante, la mayoría de los esquemas requieren una gran cantidad de datos e iteraciones para los parámetros de entrenamiento. Este documento presenta una propuesta de arquitectura de red siamesa ligera y de múltiples escalas para el diagnóstico de fallas, compuesta de dos módulos principales. La red propuesta fue validada mediante conjuntos de datos múltiples con diferentes cargas y velocidades. Los resultados muestran que el modelo tiene una mayor precisión, menos parámetros y una escala de comparación con el enfoque de línea de base a través de los experimentos realizados.

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  • Idioma:Inglés
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