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西安交通大学本科毕业设计（论文）
摘要
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摘要
滚动轴承是大部分机械设备中不可缺少的零部件，也是最容易发生损坏的零部件之一，其健康状态对整体机械设备的性能有决定性的影响。所以，对滚动轴承进行故障诊断有着重要的意义。
现有的基于浅层神经网络的滚动轴承故障诊断方法需要预先提取大量的振动特征，受制于网络层数的限制，其学习能力有限且特征提取能力不足。深度神经网络在特征提取、数据降维与处理大量数据方面有很大的优势。因此，提出一个融合深度神经网络的滚动轴承故障诊断模型。所构建的深度神经网络通过逐层的无监督预训练与最终有监督的微调，可以直接从原始振动数据中逐层提取深层
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