**基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断技术研究**
本文介绍了一种基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断方法，该方法融合了原始振动信号和二维信号
时频图像的多输入（多通道）技术，旨在提高滚动轴承故障诊断的准确性和效率。
一、引言
滚动轴承作为机械设备中的重要组成部分，其故障诊断对于保障设备的正常运行具有重要意义。传统
的故障诊断方法主要依赖于专家的经验和知识，然而，这种方法存在主观性强、效率低的缺点。近年
来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的故障诊断方法逐渐成为研究热点。
二、方法
本研究采用了一种基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法的多输入（多通道）特性允许
同时处理原始振动信号和二维信号时频图像。时频图像能够提供滚动轴承在不同频率下的振动信息，
有助于诊断故障。本研究支持的单路和双路模式可以根据实际需求进行选择。
对于时频图像算法的选择，本研究提供了多种可选方案，包括小波变换、短时傅里叶变换、马尔可夫
变迁场、格拉姆角场、S 变换以及递归图等。这些算法能够根据不同的应用场景和实际需求进行选择
，以获取最佳的故障诊断效果。
三、数据集
为了验证本方法的有效性，我们使用了多个公开数据集进行实验研究，包括凯斯西储大学、东南大学
以及江南大学等数据集。这些数据集包含了丰富的滚动轴承故障样本，为我们提供了良好的实验基础
。
四、可视化结果与分析
本研究以小波变换和短时傅里叶变换为例，展示了可视化结果。通过这两种时频图像算法，我们能够
清晰地观察到滚动轴承在不同频率下的振动特征，为故障诊断提供了有力的依据。实验结果表明，本
方法在滚动轴承故障诊断中具有良好的准确性和效率。
五、讨论与未来工作
本研究提出了一种基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断方法，并进行了实验验证。结果表明，该方
法在融合原始振动信号和二维信号时频图像的基础上，能够显著提高滚动轴承故障诊断的准确性和效
率。然而，本研究仍存在一定的局限性，例如对于其他时频图像算法的应用效果未进行充分验证。未
来，我们将进一步研究其他时频图像算法在本方法中的应用，并探索更多的故障类型和场景，以进一
步提高本方法的泛化能力和鲁棒性。
