《表6 不同数据集下的诊断模型准确率对比》

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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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3种不同训练数据构成的模型故障诊断准确率如表6所示，其中实验1-5对应实验类型一，实验6-15对应实验类型二，实验16-20对应实验类型三。实验6-8以及实验9-11的准确率与实验1、2的准确率对比表明，在训练数据数量在1000以上时，使用数据增强方法将生成数据作为额外的训练数据，能有效增加缺乏训练数据的故障诊断模型的准确率。而实验1与实验6-8、实验2与实验9-11以及实验16-20表明，由于生成数据的误差，使用的生成数据与原始数据接近数量1:1或者直接使用生成数据作为所有的训练数据，并不能训练出更好的故障诊断模型。实验3-5与实验12-15对比展示出来的准确率表明，在真实数据过少的情况下，生成数据的误差会非常大，使用这部分数据辅助训练反而会导致模型性能降低。