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喜定微轉(zhuǎn)變因為模型可以自立從原始或預(yù)處置的傳感器數(shù)據(jù)例如機電振動旌旗燈號太陽能直流電流或電池電壓和電流中學(xué)習(xí)因此模型特別很是合適用于故障檢測和展望性保護的傳感器數(shù)據(jù)闡發(fā)無需手動干預(yù)便可直接提取成心義的特點從而實現(xiàn)穩(wěn)健正確的檢測同時可以行使透露表現(xiàn)可變工作條件和不同硬件轉(zhuǎn)變的傳感器數(shù)據(jù)和快速傅里郟變換等不制電主機同的預(yù)處置算法來提高模型的順應(yīng)性抗噪性和可靠性同時削減總檢測或推小金延遲因為可以高效處置大量數(shù)據(jù)并在不同的運行條件下體現(xiàn)優(yōu)秀因此適用于工業(yè)環(huán)境中的實時監(jiān)測和展望性保護在這些環(huán)境中采取模型可以更早更有用地檢測機電軸承故障從而提高裝備可靠性和運行效力對機電驅(qū)動器可以辨認故障模式例如振動或電流旌旗燈號致使