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摘要
为了研究旋转机械的滚动轴承在复杂工况下从时变性强、微弱信号中提取特征信息的性能，提出了基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断方法.首先，设计SIR模块，该模块将对输入的数据特征通道赋予不同的权重并拓宽网络的宽度，提取更加重要、更加丰富的特征信息；其次，设计多级残差连接密集网络自适应提取轴承振动信号中的有效特征；最后，构建softmax分类器实现故障分类.通过与多种方法进行对比，实验结果表明，该方法在变噪声、变负荷和变工况下都能够更加准确地检测出故障，对复杂的工况环境更具有鲁棒性和泛化能力.
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