简介：摘要：针对及时发现轴承使用过程中的异常并提高轴承故障诊断效率的需求，本研究提出了一种基于LSTM-FCN的轴承故障诊断方法。该方法利用全卷积网络（FCN）提取轴承相关信号的失效特征，并通过主成分分析（PCA）和滤波处理得到数据集，将其输入长短期记忆网络（LSTM）神经网络进行训练和优化，以得到轴承故障诊断预测分类结果。实验结果表明，基于LSTM-FCN的故障诊断方法能够高效地对轴承故障进行预测分类。
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