【摘 要】
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支持向量机（support vector machine,SVM）应用于轴承故障诊断前,首先要提取轴承的特征信号.在以往的特征信号提取中,往往是依据已有的知识模型进行特征筛选.随着近年来深度神经
【机 构】
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郑州大学机械工程学院振动工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51405453）, 河南省高等学校精密制造技术与工程重点学科开放实验室开放基金资助项目（PMTE201301A）
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支持向量机（support vector machine,SVM）应用于轴承故障诊断前,首先要提取轴承的特征信号.在以往的特征信号提取中,往往是依据已有的知识模型进行特征筛选.随着近年来深度神经网络（deep neural network,DNN）的应用与推广,自动编码器（auto-encoder,AE）在特征提取方面的优势尤为突出.作为一种无监督的学习方式,AE能够基于数据驱动提取信号的特征值,使得特征提取不再依赖于先验知识,从而让整个故障诊断过程更具智能化.本文运用改进的AE、去噪自动编码器（deno
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