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雷达卡
MATLAB
实现基于
CWT-CNN-BIGRU
连续小波变换（
CWT）结合卷积神经网络（
CNN）和双向门控循环单元（
BIGRU
）对滚动轴承的故障诊断的详细项目实例
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随着工业自动化的飞速发展，滚动轴承作为机械设备中常见的关键部件，其故障诊断成为保障设备运行和提升生产效率的重要课题。传统的故障诊断方法通常依赖于人工经验或信号处理技术，但这些方法面临着较强的局限性，特别是在处理复杂、多变的信号时，往往难以获取高效且精确的结果。因此，随着机器学习、深度学习技术的快速发展，基于深度学习的故障诊断技术已逐渐成为研究的热点。近年来，结合小波变换（CWT）与卷积神经网络（CNN）以及双向门控循环单元（BIGRU）的方法在滚动轴承故障诊断中展现出强大的潜力。
连续小波变换（CWT）是一种有效的信号分析工具，能够在时间和频率域上同时对信号进行处理，具有较强的时频局部化能力，适合用于分析滚动轴承振动信号中蕴含的故障特征。而卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像分类 ...
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