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摘要
轴承故障诊断作为轨道交通技术的研究热点，是保障安全运行的重要一环。针对传统神经网络出现的特征抓取不足，池化层信息丢失引起的识别率较低的问题，给出了基于胶囊神经网络进行轴承故障诊断的方法。以凯斯西储大学的滚动轴承数据作为样本，提出通过改进胶囊神经网络提取数据的全部特征和局部特征，实现轴承状态识别。算法在基准数据集上获得97.58%的识别准确率，超过了当前轴承故障诊断的主流方法，该文算法具有一定的先进性。
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单位青岛杰瑞工控技术有限公司
