1.2.2 基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究现状

近年来，基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法得到了广泛关注和研究。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是常用的深度学习方法。

在使用CNN进行滚动轴承故障诊断方面，研究者通常将滚动轴承的振动信号转换为图像形式，再将其输入CNN中进行特征提取和分类。例如，将振动信号转换为时频图像，然后使用CNN对时频图像进行分类。此外，也有研究使用CNN直接对原始振动信号进行特征提取和分类。

在使用RNN进行滚动轴承故障诊断方面，研究者通常将滚动轴承的振动信号作为序列输入RNN中进行特征提取和分类。例如，将滚动轴承的振动信号分成多个时间窗口，将每个时间窗口作为RNN的一个时间步骤输入，然后使用RNN对序列数据进行分类。

除了CNN和RNN，还有一些其他的深度学习方法，如深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）、深度自编码器（Deep Autoencoder，DAE）等，这些方法在滚动轴承故障诊断中也得到了一定的应用。

总的来说，基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法具有较高的准确率和鲁棒性，未来还有很大的发展空间。