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一种仿真数据驱动的滚动轴承故障诊断方法本发明提供一种仿真数据驱动的滚动轴承失效形式，构建滚动轴承的五自由度动力学模通过轴承故障模拟实验台采集真实环境下健康变特征学习；使用Transformer模型作为特征提够在跨域和训练数据稀疏的情况下进行有效诊2ir表示滚动体存在缺陷时的接触变形；iS15、通过四阶固定步长Runge_Kutta方法求解滚3S23、通过滑动窗口算法将动力学生成的仿真信号和实验采集的实测信号划分为源域和Q(F(x)t)分别表示源域和目标域p和Fk分别表示正样本和负样本a表示经过数据增强操作后的特征；4S45、在多头注意力机制后连接一个多层感知机，将特征映射到高维空间，并通过MLP(x)＝GELU(0,xW1+b1)W2+b25[0009]S2、通过轴承故障模拟实验台采集真实环境下健康和不同故障条件下的振动信6j表示第j个滚动体在圆周方向的位置角表示轴承径向游隙；δo表示外圈存在缺陷时的[0030]S23、通过滑动窗口算法将动力学生成的仿真信号和实验采集的实测信号划分为7F(x和Ft)分别表示源域和目标域的样本特征，f(·)表示通过核函数映和Q(F(x)t)分别表示源域和目标域特征分布；[0041]S34、使用添加高斯白噪声、缩放整体振幅和裁剪的数据增强技术来进行数据增89员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范[0082]S2、通过轴承故障模拟实验台采集真实环境下健康和不同故障条件下的振动信[0103]S22、设置采样频率和每种类型的采样时间；在本实施例中，设置的采样频率为[0104]S23、通过滑动窗口算法将动力学生成的仿真信号和实验采集的实测信号划分为1T12T23T34T45T5和Q(F(x)t)分别表示源域和目标域特征分布；[0117]S34、使用添加高斯白噪声、缩放整体振幅和裁剪的数据增强技术来进行数据增[0139]如图8所示，为所有任务的实验结果。非DA方法的准确率最低，从44.29％到的改进，准确率在69.76％到79.93％之间。MMDSC方法通过在所有任务中始终优于MMD和

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