针对故障诊断中存在的由于特征提取单一或特征提取缺失导致的诊断准确率较低这一问题，提出一种基于多特征的Res-BiLSTM滚动轴承故障诊断方法。首先通过时域分析法和残差网络对时域特征值和空间特征进行提取并进行特征融合，其次将融合的特征值输入双向长短期记忆网络进行时序特征提取，最后利用Softmax进行分类。实验结果表明，该故障诊断方法增强了故障诊断网络的特征提取能力，进而提高了诊断准确率。
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