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近年来,随着工业现代化的发展,机械设备正在朝大型化、自动化、智能化的方向发展,机械设备的数据采集系统变得更加庞大和复杂,这给故障诊断领域带来了新的机遇,同时也带来了重大挑战。为了保证机械设备正常运行的可靠性、有效性和可持续性,亟需实时、准确、高效的健康监测系统。基于特征提取和模型分类的传统故障诊断模型已经难以满足现代设备故障的复杂性、多变性与不确定性。而基于数据驱动的深度学习模型已在诸多领域取得了惊人的成绩,它在处理复杂数据的能力上有着其他数据模型无法比拟的优势。在此基础上,本文以滚动轴承作为研究对