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《基于宽度学习的滚动轴承故障诊断方法研究》

一、引言

滚动轴承作为机械设备的重要组成部分，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，对滚动轴承的故障诊断显得尤为重要。传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，难以实现自动化和智能化。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于数据驱动的故障诊断方法成为了研究热点。本文提出了一种基于宽度学习的滚动轴承故障诊断方法，以期为滚动轴承的故障诊断提供新的思路和方法。

二、宽度学习理论概述

宽度学习是一种新型的人工智能学习方法，它通过构建宽度的网络结构来提高模型的泛化能力。宽度学习结合了深度学习和宽度学习的优点，可以在不增加模型深度的情况下，通过增加