基于GAF-inceptionResNet 的齿轮箱故障诊断

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摘要为了提高齿轮箱故障诊断的准确率，准确表达齿轮箱的健康状态，结合深度学习算法，提出了一种用于齿轮故障诊断的 GAF-inceptionResNet 模型。该模型可以直接将原始一维振动信号经过格拉姆角场变换后形成图像作为模型的输入，通过 Stem-block 、残差 Inception 、残差模块和分类层相互连接。（剩余10209字）

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