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雷达卡
Python
实现基于
TL-SQNet
迁移学习（
TL）结合压缩神经网络（
SQNet
）进行滚动轴承故障诊断的详细项目实例
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随着工业自动化水平的不断提升，设备故障诊断在保障生产效率和设备安全性方面变得尤为重要。特别是在滚动轴承等关键部件的故障诊断中，及时准确地识别故障类型，对于防止设备损坏和减少生产停工时间具有重要意义。滚动轴承是广泛应用于各类机械设备中的重要部件，其故障可能导致机械设备的重大损坏，甚至引发安全事故。因此，如何实现对滚动轴承故障的早期检测和诊断，已成为工业领域中的一个重要课题。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的故障诊断方法逐渐成为研究的热点。尤其是迁移学习（Transfer Learning, TL）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像识别和模式分类中的成功应用，极大地推动了这一领域的发展。迁移学习能够通过借用已有的模型或任务知识，减少对大量标注数据的依赖，提高故障诊断模型的训 ...
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