南光真空泵类设备在工作过程中存在着多种振动源，既有泵本身旋转运动的振源，也有原动机（如电机、柴油机等）的振动激励，而且当化工泵出现故障时，其部件内部还存在冲击作用，同时水流也会产生一定的冲击作用。
下面就简单的介绍下：
这么多振源的振动混合在一起势必会相互影响，而且故障信号往往会被淹没在背景噪声和干扰之中，这都给泵的故障诊断带来了很大难度，现有的信号分析方法在多激励源的振动信号分离以及低信噪比振动信号的特征提取方面并未取得突破性进展，仍需要做更深一步的研究。
目前人们对南光真空泵进行故障分类主要还是采用基于数据的机器学习方式，这种方式的特点就是需要大量的样本数据，但当样本数据难以获得的时候，这种方法就显示出了其局限性。南光真空泵因此需要研究一种具有更高泛化推广能力的小样本故障模式分类方法，使其能够利用有限的数据样本来获得更好的诊断效果。
关键词：真空泵
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