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基于改进深度孪生残差网络的轴承故障诊断与预测方法研究

摘要

滚动轴承是机械设备中应用最为常见的旋转零部件之一，在新能源、智能制造、

航空航天和医疗器械等现代工业和高科技领域中的应用十分广泛，其工作状态很大

程度上影响着整个机械设备的状态。因此，开展轴承故障诊断与预测方法的研究和

创新对于保证机械设备高效运行是十分关键的。然而，基于传统深度学习模型的轴

承故障诊断模式在很大程度上依赖于大量的标记训练数据，并且在