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摘要
目前，受各种噪声和人为因素的影响，故障诊断的环境日益复杂化，这种不
确定性为准确诊断故障带来巨大挑战。建立故障模型的关键在于特征构建，而数
据驱动已成为主要手段，但传统时频域法采用人为主观性以及学习过程的繁琐性
已严重制约了其实际应用，为此，更加简易可行且鲁棒性更强的故障诊断模型成
为当务之急。在上述基础上，本文从构建特征的角度出发，综合运用时频域分析、
并融合聚类、小波包和深度学习等数据驱动方法，对上述问题做了深入研究，内
容如下：
针对舵机的微弱抖动故障问题，提出了
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