卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

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摘要：如今，滚动轴承在机械领域应用广泛，而滚动轴承是容易发生故障的零件。在滚动轴承故障诊断中，传统经验分析法受人工经验的影响局限性较大。鉴于此，文章设计了以长短时记忆（LongShort-Term Memory，LSTM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为基础的轴承故障诊断模型，通过故障数据对两种模型进行训练，在TensorFlow框架下，对LSTM和CNN两种不同方法进行了仿真对比。（剩余4247字）

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