【摘 要】
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针对滚动轴承运行环境复杂，传统故障诊断方法难以从强非线性信号中提取有效故障特征，且无法充分利用信号自身特征的问题，提出CNN-LSTM-SVM故障诊断方法。以滚动轴承加速度寿命实验数据为研究对象，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与长短期记忆网络（Long Short Term Memory, LSTM）技术提取信号特征并结合支持向量机（Supp
【基金项目】
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国家自然科学基金（51976131,52006148）； 上海市“科技创新心动计划”地方院校能力建设项目（19060502200）～～；
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针对滚动轴承运行环境复杂，传统故障诊断方法难以从强非线性信号中提取有效故障特征，且无法充分利用信号自身特征的问题，提出CNN-LSTM-SVM故障诊断方法。以滚动轴承加速度寿命实验数据为研究对象，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与长短期记忆网络（Long Short Term Memory, LSTM）技术提取信号特征并结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）完成故障分类。结果显示：该方法具有良好外推性能，在变演变阶段下的平均准确率达到95.92%,与现有方法相比，至少高出11.34%,且在噪声环境下的诊断准确率均高于现有方法，稳定性更佳，体现良好的鲁棒性与泛化性。
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