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《基于改进CNN模型的轴承故障诊断方法研究》
一、引言
随着工业自动化程度的不断提高，轴承作为机械设备中的重要组成部分，其运行状态直接关系到整个系统的稳定性和安全性。轴承故障诊断技术的准确性和效率显得尤为重要。近年来，深度学习技术在故障诊断领域得到了广泛应用，其中卷积神经网络（CNN）模型因其强大的特征提取能力，在轴承故障诊断中表现出良好的效果。本文旨在研究基于改进CNN模型的轴承故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。
二、背景及意义
轴承故障诊断是设备维护和预防性维修的重要环节。传统的诊断方法主要依赖于人工经验和专业知识，但这种方法受人为因素影响较大，且效率低下。随着数据量的增加和计算能力
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