【摘 要】
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现代机械装备越来越复杂与精密,其安全运行显得尤为重要,因此机械设备故障诊断研究备受关注,基于振动信号分析的数据驱动类方法得到广泛应用。轴承作为多数机械设备的重要组成部分,其故障诊断研究已步入智能化阶段。本文紧跟轴承故障诊断的智能化发展,研究了轴承信号时频图变换结果结合深度神经网络的故障分类方法。主要研究内容包括:首先,深入了解轴承故障诊断的发展与现状,并对深度学习在故障诊断中的应用有了进一步认识。
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现代机械装备越来越复杂与精密,其安全运行显得尤为重要,因此机械设备故障诊断研究备受关注,基于振动信号分析的数据驱动类方法得到广泛应用。轴承作为多数机械设备的重要组成部分,其故障诊断研究已步入智能化阶段。本文紧跟轴承故障诊断的智能化发展,研究了轴承信号时频图变换结果结合深度神经网络的故障分类方法。主要研究内容包括:首先,深入了解轴承故障诊断的发展与现状,并对深度学习在故障诊断中的应用有了进一步认识。本文研究将深度模型引入轴承故障分类中,利用这些网络强大的分类功能实现轴承故障诊断。文中对相关的深度学习故
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