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摘要：本发明公开了一种基于马尔可夫转移场和Swintransformer的电机轴承小样本故障诊断方法：首先，基于压缩感知理论和正交匹配追踪算法对电机轴承原始振动信号进行压缩采样和恢复重构处理，以期实现有限故障数据的扩张生成；然后，利用马尔可夫转移场方法，将一维时域数据转换为二维图像，避免了复杂的信号处理过程；最后，引入Swintransformer网络模型，并结合二维可视化图像以期实现不同轴承故障类别的分类辨识。本发明可有效解决传统电机轴承故障诊断方法中存在的故障数据匮乏、信号处理复杂以及故障特征提取过程高度依赖专业知识的问题。
主权项：1.一种基于马尔可夫转移场和Swintransformer的电机轴承小样本故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据压缩感知理论和正交匹配追踪算法对有限轴承故障数据实现增强和扩充操作，增强和扩充后的数据能够最大程度的保留原始振动数据的主要特征。2利用马尔可夫转移场方法，将原始轴承振动数据和步骤1中增强和扩充的数据转换为二维图像，实现故障特征的可视化，避免复杂的信号处理过程。并构建二维图像数据集。3根据步骤2中所构建的二维图像数据集，将其划分为训练样本和测试样本，并借助Swintransformer神经网络模型实现不同轴承故障类型的分类辨识。
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百度查询： 天津工业大学 一种基于马尔可夫转移场和Swin transformer的电机轴承小样本故障诊断方法
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