【摘 要】
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目前，国内外学者在滚动轴承故障诊断研究中大多数采用基于振动信号的数据驱动方法。在此对基于振动信号的信号分解、浅层机器学习和深度学习3类滚动轴承故障诊断方法总体技术路线进行了总结分析，指出了具体方法的实现路径和应用现状，尤其对深度学习方法应用中存在的2个问题（跨域和小样本）进行分析并总结了当前的解决思路。最后，对3类方法今后在工业应用中的趋势进行了展望。
【机 构】
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兰州石化职业技术大学电子电气工程学院
【基金项目】
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甘肃省高等学校创新基金项目（2021A-218）；
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目前，国内外学者在滚动轴承故障诊断研究中大多数采用基于振动信号的数据驱动方法。在此对基于振动信号的信号分解、浅层机器学习和深度学习3类滚动轴承故障诊断方法总体技术路线进行了总结分析，指出了具体方法的实现路径和应用现状，尤其对深度学习方法应用中存在的2个问题（跨域和小样本）进行分析并总结了当前的解决思路。最后，对3类方法今后在工业应用中的趋势进行了展望。
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