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用于诊断轴承故障的振动信号二次时频分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于Transformer的框架（FaultFormer），用于预测轴承故障。通过数据增强和傅里叶模态提取方法，训练了一个高准确度的Transformer编码器。同时，提出了两种预训练策略，为大型可推广Transformer的开发铺平了道路。
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关键要点
- 提出了一种基于Transformer的框架（FaultFormer），用于预测轴承故障。
- 使用数据增强和傅里叶模态提取方法训练了高准确度的Transformer编码器。
- 分析了注意机制和模型输出，确认Transformer的特征提取和关系学习能力。
- 提出了两种预训练策略，为大型可推广Transformer的开发铺平道路。
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