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摘要
针对不同工况下的数据无法直接训练并用于检测的问题，提出一种基于迁移成分分析和词包模型的诊断算法，对于用作训练的有标签源域数据和用作检验诊断的无标签目标域数据。首先使用短时傅里叶变换将两者转换为频域数据，其次通过迁移成分分析将两者的频谱能量映射到同一分布以建立相应的词包模型作为数据的特征，最后在源域数据的词包模型上训练出合适的分类器从而进行诊断。在西门子SQI-MFS平台实验数据集、凯斯西储大学公开数据集及机械故障预防技术协会MFPT(machinery failure prevention technology)数据集下的实验结果表明该算法是有效的。
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