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变工况下基于深度学习理论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中的重要组成部分，其工作状态直接影响着整个设备的性能与寿命。然而，在实际运行过程中，由于工作环境的变化和长时间的疲劳运行，滚动轴承常会出现各种故障。传统的滚动轴承故障诊断方法大多依赖于专家的经验和人工识别，难以在复杂的工况条件下进行精确的故障诊断。因此，本研究基于深度学习理论，对变工况下的滚动轴承故障诊断方法进行了深入研究。

二、研究背景及意义

随着工业自动化和智能化的发展，设备故障诊断的准确性和实时性要求越来越高。滚动轴承作为设备中重要的零部件，其故障诊断对于提高设备的运行效率和延长使用寿命具有重要意义。然而，