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摘要：滾動軸承運(yùn)行工況的變化與噪聲干擾等隨機(jī)不確定性因素會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)特征提取不完整，從而無法捕捉故障突變等局部奇異信息. 針對上述問題，提出一種并行二維深度可分離殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（parallel two-dimensional depthwise separable residual neural ne（剩余14090字）
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基于GADF 和CWT 并行輸入模型的滾動軸承智能診斷研究
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