本发明公开了一种基于深度强化学习的滚动轴承故障类型识别方法，其步骤包括：1、采集滚动轴承一维时间序列故障数据；2、连续小波变换算法对故障数据进行预处理；3、人工标注并进行归一化位置编码；4、建立基于改进的Transformer‑LSTM双分支异构网络和强化学习网络；5、对网络进行训练得到强化学习最优训练模型；6、输入测试集到最优训练模型得到最优故障诊断分类识别效果。本发明通过强化学习的方法，提高了滚动轴承故障分类识别的准确性，同时使得模型具有更好的抗噪性能。
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来源：北方有色网
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