基于改進(jìn)的DenseNet-ViT聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷

摘要： 實(shí)際工業(yè)環(huán)境中，燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)難以采集導(dǎo)致故障樣本稀缺，無法滿足故障模型的海量訓(xùn)練要求。利用DenseNet在圖像特征提取方面的和Transformer結(jié)構(gòu)在視覺領(lǐng)域上的優(yōu)勢(shì)，提出了一種基于改進(jìn)的DenseNet-ViT聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷方法。首先舍棄掉DenseNet的分類層，只需利用DenseNet的特征提取層，隨后將改進(jìn)的DenseNet的輸出層連接到V... （共8頁）

燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障ViT模型故障診斷遷移學(xué)習(xí)