arXiv ID:
2606.24954
arXiv 提交日期: 2026-06-23
数字孪生驱动的自适应虚实对齐与强化学习:基于振动数据的轴承健康监测,解决数据稀少问题 / Digital Twin-Driven Adaptive Sim-to-Real Alignment via Reinforcement Learning for Vibration-Based Bearing Health Monitoring Under Data Scarcity
1️⃣ 一句话总结
该论文提出一种利用强化学习动态调整模拟信号与真实信号差异的新方法,使机器故障诊断更准确,即使真实故障数据非常少也能在轴承健康监测中取得高可靠性。