《表1 不同工况下的样本数据集组成》

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《基于无监督迁移成分分析和深度信念网络的轴承故障诊断方法》

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针对单个工况故障诊断的实际可用轴承数据样本较少，可以将其他工况数据迁移过来，为诊断目标数据提供大量的可训练样本。从3种试验工况中选取稳定状态下的振动数据，每种工况和健康状态下的样本均为80个，每个样本包含600个数据点，数据样本组成见表1。根据本文所涉及的滚动轴承故障数据迁移诊断问题，创建3个迁移诊断任务，对所提出的方法进行验证分析，分别为：（1）A（源域）→C（目标域），即将工况A的样本迁移到工况C，进行DBN模型训练，并用于对工况C的样本进行诊断测试；（2）B（源域）→C（目标域）；（3）B（源域）→A（目标域）。