【摘 要】
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为提高滚动轴承等工业设备健康监测数据采集和分析的准确率，结合深度学习的特点，构建一个基于多重卷积神经网络融合的故障诊断模型，实现工业设备健康实时监测。首先，对卷积神经网络CNN和深度学习网络DNN的基本原理和网络结构进行具体分析，分别利用CNN和DNN多维度深层特征提取和挖掘的特点，提出多重CNN融合故障诊断算法；然后将此算法应用到工业设备监控监测模型中，对工业设备数据进行采集和处理分析。结果表明
【基金项目】
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《陕西省教育科学“十三五”规划课题“校企融合背景下基于“多元素融合”的计算机信息管理专业课程体系研究与实践》（SGH20Y1595）；
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为提高滚动轴承等工业设备健康监测数据采集和分析的准确率，结合深度学习的特点，构建一个基于多重卷积神经网络融合的故障诊断模型，实现工业设备健康实时监测。首先，对卷积神经网络CNN和深度学习网络DNN的基本原理和网络结构进行具体分析，分别利用CNN和DNN多维度深层特征提取和挖掘的特点，提出多重CNN融合故障诊断算法；然后将此算法应用到工业设备监控监测模型中，对工业设备数据进行采集和处理分析。结果表明，对比于传统的CNN和DNN模型，融合后的模型在计算过程中的损耗较低，对工业设备故障诊断的准确率高达99.74%,可实现工业设备健康监测数据的有效采集和分析，模型性能优越。
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