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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(duì)列車滾動(dòng)軸承故障診斷中存在的小樣本條件與錯(cuò)誤樣本影響模型準(zhǔn)確度的問(wèn)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(luò)（2D-convolutional neural network，2D-CNN）與雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（bidirectional long short-term memory，Bilstm）的列車軸承故障狀態(tài)診斷方法。（剩余8902字）

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