基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究

基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究是一个热门的研究方向。卷积神经网络具有端到端的特点，可以通过一个神经网络完成特征提取和模式分类的整个过程。这个特点弥补了传统故障诊断方式的不足，为故障诊断提供了新的思路。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法包括快速傅里叶变换、小波变换、经验模式分解和信号的统计学特征等，而常见的模式分类算法包括支持向量机、BP神经网络、贝叶斯分类器和最近邻分类器等。当前轴承故障诊断的研究热点主要集中在寻找更好的特征表达、寻找最适合的特征表达与分类器的组合以及发明新的传感器。传统的基于信号处理的特征提取分类器的智能诊断算法对专家经验要求高，设计耗时且不能保证通用性，已经不能满足机械大数据的要求。因此，使用基于卷积神经网络的智能诊断算法来自动完成特征提取和故障识别是一个具有挑战性的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于CNN网络的轴承故障诊断](https://blog.csdn.net/weixin_45679938/article/details/119684535)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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