La falla de rodamientos es el modo de falla más común en maquinaria rotativa y puede resultar en grandes pérdidas financieras o incluso en víctimas. Sin embargo, las estructuras complejas alrededor del rodamiento y las condiciones variables de trabajo reales pueden llevar a una gran diferencia de distribución de la señal de vibración entre un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas, lo que causa el problema de disminución de precisión en el diagnóstico de fallas. Por lo tanto, cómo mejorar eficientemente el rendimiento del diagnóstico de fallas en rodamientos bajo diferentes condiciones de trabajo siempre es un desafío principal. En este artículo, se propone un nuevo método de diagnóstico de fallas en rodamientos bajo diferentes condiciones de trabajo basado en la adaptación de dominio utilizando características transferibles (DATF). Los conjuntos de datos de rodamientos normales y rodamientos defectuosos se obtienen a través de la transformación rápida de Fourier (FFT) de las señales de vibración en bruto bajo diferentes velocidades de motor y condiciones de carga. Luego, reducimos simultáne
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