【摘 要】
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针对旋转机械工况复杂多变、有标签样本不足而导致的故障特征提取困难等问题，提出了一种用于旋转机械故障诊断的改进深度残差网络（improved deep residual network，IDRN）。首先采集旋转机械一维振动信号进行数据预处理，然后在深度残差网络的基础上引入了长短时记忆网络（long short-term memory network，LSTM），其中长短时记忆网络可以有效捕捉故障的时
【基金项目】
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国家自然科学基金和民航联合研究基金（U1833110）资助课题；
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针对旋转机械工况复杂多变、有标签样本不足而导致的故障特征提取困难等问题，提出了一种用于旋转机械故障诊断的改进深度残差网络（improved deep residual network，IDRN）。首先采集旋转机械一维振动信号进行数据预处理，然后在深度残差网络的基础上引入了长短时记忆网络（long short-term memory network，LSTM），其中长短时记忆网络可以有效捕捉故障的时序信息；在残差块中引入Dropout层提高了故障诊断的精度和收敛速度；最后在轴承与齿轮数据集上验证本文提出方法的有效性。实验结果表明：该方法在堆叠多层网络模型时，没有出现明显的网络退化现象，与当前广泛使用的几种诊断方法进行对比实验，表现出了较高的平均诊断精度和良好的适用性。
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