短时傅里叶变换结合DRSN 的滚动轴承故障诊断研究

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摘 要： 针对滚动轴承在复杂噪声环境下故障分类困难等问题，文章提出一种短时傅里叶变换（STFT）和深度残差收缩网络（DRSN）相结合的轴承故障诊断方法。首先利用短时傅里叶变换对滚动轴承原始振动信号进行时域频域处理得到信息更丰富的故障时频图样本，分为训练集和测试集；将软阈值模块引入到深度残差网络残差块中，其中的残差连接和软阈值模块能够滤除噪声并提取样本特征中的有效信息，输出到分类器上完成端对端的高准确率轴承故障分类。（剩余1242字）

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