【摘 要】
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滚动轴承是机械设备的关键部件，其振动信号的不平稳性及单一信息域特征的局限性，一定程度上增加了故障诊断难度。针对上述问题，提出一种基于深度学习和多域决策融合的轴承故障诊断技术。首先，应用S变换和递归图变换技术将振动信号从一维时域扩展至二维时频域和空间域；之后，为使诊断模型适应故障数据稀缺现状，构建泛化性和自适应性较好的微型卷积神经网络，学习提取信号的多域特征，网络参数低至6个数量级，可实现快速训练和
【基金项目】
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工信部工业互联网创新发展工程——信息物理系统应用项目；
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滚动轴承是机械设备的关键部件，其振动信号的不平稳性及单一信息域特征的局限性，一定程度上增加了故障诊断难度。针对上述问题，提出一种基于深度学习和多域决策融合的轴承故障诊断技术。首先，应用S变换和递归图变换技术将振动信号从一维时域扩展至二维时频域和空间域；之后，为使诊断模型适应故障数据稀缺现状，构建泛化性和自适应性较好的微型卷积神经网络，学习提取信号的多域特征，网络参数低至6个数量级，可实现快速训练和故障诊断；最后，引入D-S证据理论对单域诊断结果进行融合。所提出的方法对凯斯西储大学数据集的9类轴承故障的平均诊断准确率达到了99.84%。
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