针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题。提出了一种基于时频图和深度神经网络（WT-CNN）轴承故障类别的自动识别方法。首先采用连续小波变换（CWT）将原始信号转为时频图，然后将其输入VGG-16神经网络模型中的卷积网络层（CNN）进行特征自动提取，并使用softmax层完成识别。实验结果表明，该方法可以准确地识别轴承故障类别，其准确率达到100%。因此与其他神经网络和传统机器学习方法相比，WT-CNN神经网络模型能有效对轴承故障类别完成识别任务。
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