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基于自适应卷积神经网络的滚动轴承故障诊断：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业体系中，旋转机械设备广泛应用于各个领域，如航空航天、汽车制造、能源电力、轨道交通等，是保障工业生产正常运行的关键设备。滚动轴承作为旋转机械设备的核心零部件之一，承担着支撑轴系、传递载荷和保证旋转精度的重要作用，其运行状态直接影响到整个设备的性能、可靠性和安全性。
滚动轴承在长期运行过程中，由于受到复杂的交变载荷、高速旋转、摩擦磨损、润滑条件变化以及工作环境中的温度、湿度、腐蚀介质等多种因素的影响，不可避免地会出现各种故障。常见的滚动轴承故障类型包括磨损、疲劳剥落、裂纹、腐蚀、塑性变形等。这些
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