基于GADF 和CWT 并行输入模型的滚动轴承智能诊断研究

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摘要：滚动轴承运行工况的变化与噪声干扰等随机不确定性因素会导致网络特征提取不完整，从而无法捕捉故障突变等局部奇异信息. 针对上述问题，提出一种并行二维深度可分离残差神经网络（parallel two-dimensional depthwise separable residual neural ne（剩余14090字）

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