基于MTConnect的机床远程多功能监控系统

为了解决小样本条件下的变工况轴承故障诊断的困难,提出了一种基于元迁移学习(meta transfer learning)与自注意力机制(self-attention mechanism)结合的方法MTLSAM。首先,将不同工况的原始振动信号转换为灰度图像,利用所有工况的数据训练特征提取模块的参数;其次,根据元学习方法对数据集进行随机采样,形成元学习任务。该元训练过程中,利用已知工况下的多个元学习任务,训练元模型的参数;最后,在元测试阶段,利用不同工况的元学习任务对模型进行微调实现变工况的准确诊断。实验证明,所提出的MTLSAM在小样本条件下能够较好地实现变工况故障诊断,并且具有较好的泛化能力。

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本文档关键词:多功能,机床,远程,监控,MTConnect