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基于Transformer的轴承故障诊断.docx

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基于Transformer的轴承故障诊断

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基于Transformer的轴承故障诊断(1).........................4

一、内容简述...............................................4

二、背景知识...............................................4

轴承故障诊断的重要性....................................4

Transformer模型概述.....................................6

三、基于Transformer的轴承故障诊断方法......................7

数据预处理..............................................8

模型构建................................................9

训练与优化.............................................10

预测与评估.............................................10

四、详细步骤..............................................11

数据收集与预处理步骤...................................11

1.1数据来源..............................................12

1.2数据清洗与整理........................................13

1.3特征提取..............................................14

Transformer模型构建细节................................15

2.1模型架构选择..........................................15

2.2超参数设置............................................16

2.3模型训练策略..........................................17

训练与优化过程详解.....................................19

3.1训练数据集准备........................................20

3.2优化算法选择..........................................20

3.3模型评估指标..........................................21

预测与评估步骤.........................................22

4.1预测流程..............................................22

4.2结果评估方法..........................................24

五、案例分析与应用实践....................................24

案例介绍...............................................25

案例分析过程展示.......................................26

结果分析与讨论.........................................27

六、面临挑战与未来发展趋势................................28

基于Transformer的轴承故障诊断(2)........................29

内容概括...............................................29

1.1轴承故障诊断的重要性..................................30

1.2传统轴承故障诊断方法的局限性..........................31

1.3Transformer在信号处理中的应用.........................32

Transformer基础理论....................................32

2.1Transformer模型概述........

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