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雷达卡
MATLAB
实现基于
Transformer-LSTM
组合模型的故障诊断的详细项目实例
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随着工业智能化水平的提高，设备的故障诊断已经成为提升生产效率、减少停机时间和降低维修成本的关键因素之一。故障诊断技术的发展迅速，特别是在复杂机械设备的故障诊断中，深度学习方法越来越受到关注。传统的故障诊断方法主要依赖于规则和模型库，但随着设备的复杂性增加，这些方法难以应对多样化和动态变化的故障模式。因此，基于机器学习的故障诊断方法逐渐成为研究的热点。深度学习，特别是 Transformer 和 LSTM（长短期记忆）网络，已经在时间序列预测和特征提取中表现出了显著的优势。Transformer-LSTM 组合模型作为一种新型的故障诊断方法，能够通过 Transformer 提取序列数据的长期依赖性信息，并通过 LSTM 模块进一步优化时间序列的预测能力。该方法的提出为故障诊断领域的研究提供了新的思路和方法，具备了良好的应用前景。
传统的故障诊断方法主要依赖于专家经验和手动规则，且其 ...
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