Python环境下一种基于WDCNN的滚动轴承故障诊断方法

算法采用pytorch深度学习模块，对WDCNN进行改进，搭建了卷积核大小逐层递减的一维卷积神经网络，并减少了卷积层数量，达到了98%以上的诊断准确率，同时有着较快的收敛速度。

另外，针对时序信号的特点，将长短时记忆网络(LSTM)与搭建的一维卷积神经网络结合，提高分类准确率至99%以上，但收敛速度较单一的卷积神经网络较慢。

算法可迁移至金融时间序列，地震信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等一维时间序列信号。