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《基于CNN的故障诊断方法研究》
一、引言
随着工业自动化和智能化程度的不断提高，故障诊断在保障设备正常运行和提高生产效率方面显得尤为重要。传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，难以应对复杂多变的故障模式。近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN）在图像处理和模式识别方面表现出强大的能力。因此，本研究旨在探讨基于CNN的故障诊断方法，以提高故障诊断的准确性和效率。
二、相关文献综述
近年来，众多学者对基于深度学习的故障诊断方法进行了研究。其中，卷积神经网络因其优秀的特征提取能力在故障诊断领域得到了广泛应用。文献[1]提出了一种基于CNN的轴承故障诊断方法
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