基于CNN网络的轴承故障诊断

内容参考：《基于卷积神经网络的轴承故障 诊断算法研究》–张伟

代码参考:
https://github.com/AaronCosmos/wdcnn_bearning_fault_diagnosis

1 背景：

基于信号处理的特征提取+分类器的传统智能诊断算法，对专家经验要求高，设计耗时且不能保证通用性，已经不能满足机械大数据的要求。提出使用基于卷积神经网络智能诊断算法来自动完成特征提取以及故障识别。

1.1 挑战

机电产品故障诊断面临的挑战，有三大特点：
（1）数据量大，专业分析人员的数量严重不足，仅依靠人力进行检测已不能满足要求，亟需能够进行自动诊断的智能算法。

（2）数据类型多样化，每条数据来源于不同机械设备，工况，以及物理位置，数据特征难挖掘，诊断的难度加大 。

（3）高速率情况下，装备中各零部件的联系更加紧密，一个零件的微小故障很可能引发连锁发应，致使整个设备瘫痪。

1.2 轴承智能故障诊断算法研究现状

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