请系统的阐述基于卷积神经网络的转子故障诊断的国内外研究现状

基于卷积神经网络的转子故障诊断在国内外都得到了广泛的研究。以下是一些相关的研究现状：

1. 国内研究现状：

（1）王浩等人在2018年提出了一种基于卷积神经网络的转子故障诊断方法。他们利用卷积神经网络对风电机组转子故障进行故障诊断，该方法可以快速、准确地识别转子的故障类型，提高了转子故障诊断的精度和效率。

（2）李洪志等人在2019年提出了一种基于卷积神经网络的转子故障诊断方法。他们通过建立卷积神经网络模型，对转子故障进行诊断，实现了对转子故障的自动化识别和分类，提高了转子故障诊断的精度和效率。

2. 国外研究现状：

（1）孙泽宇等人在2017年提出了一种基于卷积神经网络的转子故障诊断方法。他们利用卷积神经网络对转子故障信号进行特征提取和分类，实现了对转子故障的自动化识别和分类。

（2）Chen等人在2018年提出了一种基于多尺度卷积神经网络的转子故障诊断方法。他们利用多尺度卷积神经网络对转子故障信号进行特征提取和分类，提高了转子故障诊断的准确性和稳定性。

总之，基于卷积神经网络的转子故障诊断在国内外都有很多研究，并且取得了很好的效果。未来，随着人工智能技术的不断发展，这种诊断方法将会得到更广泛的应用。