目錄
一、研究背景與挑戰?
?二、創新方法：漸進式遷移學習網絡（PTLN）??
?1. 核心架構?編輯
?2. 訓練優化?
三、核心代碼
四、實驗結果與優勢?
?1. 數據集?
?2. 性能對比?
?3. 關鍵驗證?
五、工程價值與未來方向?
六、補充信息?
一、研究背景與挑戰?
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?工業痛點?
- 旋轉機械（軸承、齒輪）故障診斷依賴充足標記數據，但實際工業環境中：
- 標記故障數據難以獲取（需大量時間/成本）
- 工況多變（轉速、負載、噪聲）導致信號分布差異大
- 樣本量小且無標簽，限制傳統監督學習應用
- 旋轉機械（軸承、齒輪）故障診斷依賴充足標記數據，但實際工業環境中：
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?現有方法局限?
- 傳統無監督方法（聚類、降維）對參數敏感，特征提取能力弱
- 深度無監督方法（生成模型、域適應）需充足樣本，未解決小樣本問題
- 現有域適應方法采用單步映射，缺乏細粒度特征約束
