EGR-Net：一种新型嵌入格拉米尔表示卷积神经网络用于智能故障诊断

本研究针对当前智能故障诊断中1D振动信号转化为2D图像过程的复杂计算与低可分性问题，提出了一种新的转换方法——嵌入格拉米尔表示（EGR）。EGR能够有效捕捉信号的内在周期性，结合双支路EGR-Net网络，从原始信号特征图和对应的EGR中学习故障特征，显著提升了故障诊断的性能。