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【2h】

Learning Attention Representation with a Multi-Scale CNN for Gear Fault Diagnosis under Different Working Conditions

机译：在不同的工作条件下使用多尺度CNN学习注意力表示，在不同的工作条件下进行齿轮故障诊断

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Yong Yao; Sen Zhang; Suixian Yang; Gui Gui;
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年度 2020
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1. A deformable CNN-DLSTM based transfer learning method for fault diagnosis of rolling bearing under multiple working conditions [J] . Wang Zheng, Liu Qingxiu, Chen Hansi, International Journal of Production Research . 2021,第15a16期

机译：基于可变形的CNN-DLSTM转移学习方法，用于多个工作条件下滚动轴承的故障诊断
2. Deep multi-scale convolutional transfer learning network: A novel method for intelligent fault diagnosis of rolling bearings under variable working conditions and domains [J] . Zhao Bo, Zhang Xianmin, Zhan Zhenhui, Neurocomputing . 2020,第Sepa24期

机译：深度多尺度卷积转移学习网络：可变工作条件与域下滚动轴承智能故障诊断的新方法
3. Intelligent fault diagnosis of rolling bearings based on normalized CNN considering data imbalance and variable working conditions [J] . Zhao Bo, Zhang Xianmin, Li Hai, Knowledge-Based Systems . 2020,第Jul8期

机译：考虑数据不平衡和可变工作条件，基于归一化CNN的滚动轴承智能故障诊断
4. A KLIEP-based Transfer Learning Model for Gear Fault Diagnosis under Varying Working Conditions [C] . Chao Chen, Fei Shen, Zhaoyan Fan, International Conference on Sensing, Measurement and Data Analytics in the era of Artificial Intelligence . 2020

机译：不同工况下基于KLIEP的齿轮故障诊断转移学习模型
5. Real-Time Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Gear Train Systems Using Instantaneous Angular Speed (IAS) Analysis. [D] . Sait, Abdulrahman S. 2013

机译：使用瞬时角速度（IAS）分析的齿轮系系统实时状态监测和故障诊断。
6. Learning Attention Representation with a Multi-Scale CNN for Gear Fault Diagnosis under Different Working Conditions [O] . Yong Yao, Sen Zhang, Suixian Yang, 2020

机译：多尺度CNN的学习注意表示在不同工况下的齿轮故障诊断
7. Model Parameter Transfer for Gear Fault Diagnosis under Varying Working Conditions [O] . Chao Chen, Fei Shen, Jiawen Xu, 2021

机译：不同工作条件下的齿轮故障诊断模型参数转移

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