【摘 要】
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滚动轴承的振动信号具有较强的非平稳性,小波包（Wavelet Packet,WP）时频分析方法能有效提取非平稳信号的时频特征,具有精细的时频分辨率。而卷积神经网络（Convolutional Neural
【机 构】
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四川理工学院自动化与信息工程学院,四川理工学院物理与电子工程学院
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滚动轴承的振动信号具有较强的非平稳性,小波包（Wavelet Packet,WP）时频分析方法能有效提取非平稳信号的时频特征,具有精细的时频分辨率。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）强大的特征学习能力使其具有优于浅层网络的故障识别率。为了更准确地诊断出滚动轴承的运行状态,提出一种基于小波包与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法：对采集的轴承振动信号进行小波包时频分析,得到各类信号的时频特征图,采用fine-tuning技术在CNN模型caffe Net上进行微
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