基于并行特征提取的軸承故障診斷方法

摘要： 應(yīng)對(duì)在工業(yè)噪聲環(huán)境下如何提高現(xiàn)有軸承故障診斷方法的魯棒性能和泛化性能，提出一種卷積自編碼器-長(zhǎng)短期記憶(Convolutional AutoEncoder-Long Short-Term Memory,CAE-LSTM)并行特征提取模型。該方法使用CAE編碼器凍結(jié)的局部空間特征融合長(zhǎng)短期記憶-1維卷積網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory-1-dimensional... （共7頁(yè)）