基于深度学习的滚动轴承故障诊断与预测方法研究

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滚动轴承运行常是在高温、高负荷等复杂的环境下,不时出现故障在所难免。由于滚动轴承主要作用是减少机械内部的摩擦带来的损耗,滚动轴承出现故障对机械运行影响巨大,甚至发生安全事故,导致经济与生命财产的损失,因而需要通过故障诊断与预测的技术研究来保证机械安全运行。众多的研究方法中,基于数据驱动的诊断和预测方法在近些年效果显著,这样的诊断方法从数据分析的角度切入研究滚动轴承故障的发生与否,这样的预测方法能够更容易地探索故障发生后轴承性能变化规律。然而目前如时频域分析等方法不同程度上存在特征难以提取的问题。本论
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