基于WPD_CNN_Bilstm自主更新的軸承故障診斷模型

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摘要：  針對列車滾動軸承故障診斷中存在的小樣本條件與錯誤樣本影響模型準確度的問題，提出一種基于小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）、二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（2D-convolutional neural network，2D-CNN）與雙向長短期記憶網(wǎng)絡（bidirectional long short-term memory，Bilstm）的列車軸承故障狀態(tài)診斷方法。（剩余8902字）