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东北电力大学自动化工程学院学士学位论文
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题目：变速工况下基于深度学习的滚动轴承智能故障诊断
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摘要
随着现代机械设备的朝高精度，密集性方向发展，机械设备处于变工况下的时间越来越长，滚动轴承作为旋转机械的易损的重要零部件，其在变工况故障诊断上需求尤为突出。以深度学习为代表智能故障诊断方法在处理大数据、多源异构数据方面的表现比传统方法更好。故本文采用CNN实现对变速工况下滚动轴承智能故障诊断。首先将采集一维的升降速时域信号通过短时傅立叶变换变为可供CNN输入的二维时频图，二
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