MATLAB
实现基于
CNN-ResNets
卷积神经网络结合残差网络的滚动轴承故障诊断的详细项目实例
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随着现代工业化的快速发展，机器设备的自动化和高效性已成为保证生产持续稳定的重要因素。滚动轴承作为机械设备中至关重要的部件，其健康状态直接影响到设备的整体性能和安全性。因此，滚动轴承故障诊断技术已成为工业设备维护和管理中的一个重要研究领域。近年来，随着深度学习和人工智能技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）和残差网络（ResNet）在图像识别、语音处理、医学诊断等领域取得了显著的成果。在滚动轴承故障诊断中，传统的信号处理方法，如时域分析、频域分析和时频域分析，往往依赖于人工特征提取，难以有效地从复杂的振动信号中提取出高效、准确的诊断信息。
基于卷积神经网络（CNN）和残差网络（ResNet）相结合的深度学习方法，已被证明在处理复杂信号模式识别任务中具有很大的潜力。CNN具有强大的特征提取能力，能够自动学习从原始数据中提取的空间特征，而ResNet通过引入残差结构，有效解 ...