【摘 要】
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齿轮箱故障诊断对于降低运维成本和提高设备运转效率至关重要。首先，提出了一种基于小样本数据的一维卷积神经网络（1DCNN）端到端故障诊断方法；针对小样本故障诊断，采用LeNet-5结构增加卷积层数量，增大特征提取能力；其次，通过动力传动故障诊断综合实验台（DDS）数据验证；最后，引入t-SNE技术，对部分层输出进行了可视化，进一步验证了模型的有效性。此外，通过不同参数组合验证了模型所设参数的合理性，
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目（2019J01211）； 国家工信部智能制造综合标准化与新模式应用项目（GXSP20181001）；
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齿轮箱故障诊断对于降低运维成本和提高设备运转效率至关重要。首先，提出了一种基于小样本数据的一维卷积神经网络（1DCNN）端到端故障诊断方法；针对小样本故障诊断，采用LeNet-5结构增加卷积层数量，增大特征提取能力；其次，通过动力传动故障诊断综合实验台（DDS）数据验证；最后，引入t-SNE技术，对部分层输出进行了可视化，进一步验证了模型的有效性。此外，通过不同参数组合验证了模型所设参数的合理性，实验结果表明，所提方法与传统LeNet-5和基于EEMD和VMD特征提取方法的SVM分类器对比，在分类准确率上分别有7.5%、11.25%和5%的提升，证明了所提方法的有效性。
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