【摘 要】
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以智能诊断为出发点，提出一种基于同步压缩小波变换（SWT）和卷积神经网络（CNN）的诊断方法。首先，对振动信号进行SWT获得时频图，随机划分为训练和测试集；然后，利用CNN强大的特征提取能力提取时频图特征；最后，利用SoftMax层进行故障模式的自动诊断。实验结果表明：该方法在滚动轴承的故障诊断中具有较高的可靠性。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61402004,61370110）； 安徽省教育厅重点资助项目（KJ2018A0012）；
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以智能诊断为出发点，提出一种基于同步压缩小波变换（SWT）和卷积神经网络（CNN）的诊断方法。首先，对振动信号进行SWT获得时频图，随机划分为训练和测试集；然后，利用CNN强大的特征提取能力提取时频图特征；最后，利用SoftMax层进行故障模式的自动诊断。实验结果表明：该方法在滚动轴承的故障诊断中具有较高的可靠性。
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