简介：摘要:本研究探索了一种改进Wavlm 的轴承故障方法，以提升轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。其中改为WaveNet 模型通过其深层因果卷积结构有效地捕获了时间序列数据中的复杂依赖关系，而Transformer 模型则基于自注意力机制实现了全局关系的建模能力。我们详细分析了两种模型的结合应用，设计了一种新的框架来有效地融合它们的优势。通过广泛的实验验证，我们展示了该方法在工业设备维护领域中的显著性能提升和实际应用潜力。
简介：摘要：滚动轴承在工业生产是重要的部件，当滚动轴承发生故障时会给生产造成严重的影响。该模型利用重采样技术从时域和频域提取特征。使用多组简单工况下的轴承实验数据进行训练，构建深度森林模型。在分析超参数对模型的影响后，确定了诊断模型的关键参数。将该模型应用于复杂工况下，并与随机森林模型和深度神经网络等模型进行比较，实验结果验证该诊断模型在简单工况下诊断效果，并且在不修改模型参数的前提下，应用到复杂工况后也有较高的准确度。深度森林模型相比于 SVM，ＲF诊断模型取得了较好的诊断结果，与深度神经网络模型相比，避免了繁杂的调参过程。
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