deep learning fault diagnosis 高被引论文模型复现 《Rolling Element Bearings Fault Intelligent Diagnosis Based on Convolutional Neural Network Using Raw Sensing Signal》 《A New Deep Learning Model for Fault Diagnosis with Good Anti-Noise and Domain AdaptationAbility on Raw Vibration Signals》 可选研究方向 域适应问题：某一工况下训练，提高其在另一工况下的诊断精度。模型的泛化能力。由于工作任务的变化，机器工作负载也会随之改变，如何利用在一个负载下的数据进行训练，对另一个负载下的信号进行诊断。 抗噪声：提高模型抗噪声能力，工业现场的噪声无法避免，使用加速度计测得的振动信号易被污染，研究如何从含有噪声的信号中诊断出轴承的故障 类别不平衡问题：健康数据>>故障数据 能不能找到新的损失函数，不是Pointwise，考虑之前状态？