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基于GAF-inceptionResNet 的齒輪箱故障診斷

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摘要為了提高齒輪箱故障診斷的準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確表達(dá)齒輪箱的健康狀態(tài)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，提出了一種用于齒輪故障診斷的 GAF-inceptionResNet 模型。該模型可以直接將原始一維振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過格拉姆角場(chǎng)變換后形成圖像作為模型的輸入，通過 Stem-block 、殘差 Inception 、殘差模塊和分類層相互連接。（剩余10209字）

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