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文档简介

基于深度学习的故障诊断与预测方法综述一、本文概述例如，卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型，能够有类型的准确分类。例如，深度学习中的自编码器(Autoencoder)和深度信念网络(DBN)等模型，能够通过无监督学习的方式，从原始络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等模型，能够处理具有长期依赖实时故障诊断和预测对于许多应用场景(如工业自动化、自动驾驶等)至关重要。现有的深度学习模型往往需要大量的计算资源，这为了提高故障诊断和预测的准确性和鲁棒性，集成多源信息(如传感器数据、历史记录、环境因素等)是非常必要的。未来的研究应本文对基于深度学习的故障诊断与预测方法进行了全面的综循环神经网络(RNN)以及近年来兴起的变分自编码器(VAEs)和生成对抗网络(GANs)。这些深度学习架构在特征提取和模式识别方面在故障诊断与预测方面，基于深度学习的技术也取得了显著的进缺点、应用情况和发展趋势。关键词：深度学习、故障诊断、预测、技术。卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种最常用的深度学习模型如自动编码器和生成对抗网络(GAN)等也被应用深度学习的形式，是深度学习在故障诊断中应用的关键问题之一。状态的预测。具体来说，第一个LSTM用于对滚动轴承的时序数据进实验二：使用基于双层LSTM的故障预测策略对风电滚动轴承的经网络(CNN

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