《表3 两种模型实验结果对比》

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《基于深度度量学习的电机故障诊断》

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计算同类故障特征间的欧氏距离时取同类数据欧氏距离的平均值，计算异类故障特征间的欧氏距离时取异类数据欧氏距离的平均值，具体数值见表4。从表中可以看出对角线上的数值代表相同故障类型的特征之间的距离，其值远小于不同故障类型的特征之间的距离。这说明Triplet Loss确实能度量特征间的距离，使同类样本特征间的距离越来越近，同时使异类样本特征间的距离越来越远，高效完成诊断任务。此外，在多次计算故障数据间的欧氏距离后，阈值ε设置在60～70之间较为合理，本文设置为65。