【摘 要】
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滚动轴承作为一种关键零件已被广泛应用于船舶的减速齿轮箱、船用泵、空压机、小型马达等重要设备中，因此，对船用滚动轴承开展状态监测技术研究对保证船舶可靠性、安全性具有重要意义。随着传感器的微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化和网络化，各类传感器（如光敏、声敏、气敏、压敏、温敏、磁敏等传感器）被普遍应用于船舶设备的监测中，采集大量的设备健康状态数据。本文对轴承状态数据进行分析，通过深度神经网络自动学
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滚动轴承作为一种关键零件已被广泛应用于船舶的减速齿轮箱、船用泵、空压机、小型马达等重要设备中，因此，对船用滚动轴承开展状态监测技术研究对保证船舶可靠性、安全性具有重要意义。随着传感器的微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化和网络化，各类传感器（如光敏、声敏、气敏、压敏、温敏、磁敏等传感器）被普遍应用于船舶设备的监测中，采集大量的设备健康状态数据。本文对轴承状态数据进行分析，通过深度神经网络自动学习滚动轴承监测数据中的故障特征，研究数据驱动下船用滚动轴承的状态监测关键技术。
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