小样本轴承故障诊断研究综述

摘要：

随着数据时代的来临,基于数据驱动的轴承故障诊断方法表现出了优越的性能,但是此类方法依赖大量标记数据,而在实际生产过程中很难收集到大量的数据,因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值.对小样本条件下的轴承故障诊断方法进行了回顾,并将其分为两类:基于数据的方法和基于模型的方法.其中基于数据的方法是从数据角度对原始样本进行扩充;基于模型的方法是指利用模型优化特征提取或者提高分类精度等.总结了当前小样本条件下故障诊断方法的不足,并展望了小样本轴承故障诊断的未来.

关键词：小样本、故障诊断、数据扩充、元学习、迁移学习

所属期刊栏目：59

分类号：TP206+.3(自动化技术及设备)

资助基金：广东省普通高校创新团队项目;广东省普通高校人工智能重点领域专项项目;广州市重点实验室建设项目;广州市农业;社会发展重点研发计划项目

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：45-56