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摘要轴承是带有变速箱的任何机械的关键元素。必须有效诊断轴承断层以确保机械的安全性和正常操作。因此，轴承中机械故障的识别和评估对于确保可靠的机械操作非常重要。这项比较研究表明，通过利用各种机器学习方法，包括SVM，KNN，线性回归，脊回归，XGB回归，ADABOOST回归和CAT促进回归，轴承诊断的性能。轴承就像机械世界的无名英雄一样，在船上从车轮到螺旋桨，都极大地支撑和指导所有事物的平稳运动。然而，与其他机械组件一样，随着时间的流逝，轴承的持续使用会导致磨损，这最终可能导致故障。
使用机器学习模型进行故障诊断
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