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雷达卡
Matlab
实现基于
CWT-CNN-SABO-LSSVM
连续小波变换（
CWT）结合卷积神经网络（
CNN）和减法平均优化器（
SABO
）及最小二乘支持向量机（
LSSVM
）对滚动轴承的故障诊断的详细项目实例
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随着现代工业设备和机械的广泛应用，设备故障诊断技术在保证生产效率、提升安全性及降低维修成本方面起到了至关重要的作用。在这些设备中，滚动轴承作为广泛应用于各种机器和设备的核心部件，其故障诊断具有十分重要的意义。滚动轴承的故障通常表现为震动信号的异常，及时诊断轴承的故障可以有效避免设备故障引起的停机和严重损失。传统的故障诊断方法，如时域分析、频域分析和振动信号特征提取等，虽然能够提供一定的故障诊断依据，但它们往往依赖于专家经验，且存在较大的不确定性与局限性。
近年来，随着人工智能（AI）与机器学习技术的飞速发展，基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法成为研究的热点。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的图像识别工具，已经在图像处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。在 ...
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