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结合振动信号特征和轻量化策略的滚动轴承故障智能诊断研究

摘要

随着现代工业装备日益复杂化、集成化和智能化，对装备或设备的可靠性和安

全性要求日益增加。振动信号作为机械故障诊断的关键信息源，因其包含的故障信

息丰富而被广泛应用。由于旋转机械的运行环境恶劣，所监测的振动信号复杂多变

且表现出较强的非平稳性、非线性特征，而目前的基于深度学习的故障诊断技术往

往忽略其信号的本质特征。此外，深度学习模型还存在着参数组合空间大，运行耗

时，时效性较低等问题。

本文针对滚动轴承振动信号的故障状态识别