《表2 不同数据集下的诊断准确率对比》

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《基于二维灰度图的数据增强方法在电机轴承故障诊断的应用研究》

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为模拟实际电机轴承故障诊断中故障数据不足的情况，将训练数据数量进行限制。将3.1节中采样后的80%的训练集不同程度的减少，为了排除测试集数量对准确率的影响，也将测试集作为变量相应地减少。表2为在不同数量数据集的情况下故障诊断模型的准确率，其中所有实验使用的模型结构、超参数、优化器等均保持一致，仅将数据集的数量作为变量。选择训练数据的方式是在16000张图片中随机选取指定数量的数据，总共选择了10次实验的结果进行了平均取值，得到的最终单个实验准确率。可以看出，随着训练数据的减少，模型的性能越来越差，故障诊断准确率越来越低。以上15个实验充分说明了训练数据数量对模型性能的影响，因此，在实际电机轴承故障诊断中，充足的训练数据对于故障诊断模型的性能提升是至关重要的。