研究背景
在智能制造和工业4.0的背景下，设备的可靠性和安全性成为了生产过程中的关键因素。故障诊断作为维护设备正常运行的重要手段，其准确性和效率对于减少停机时间、提高生产效率和保障人员安全具有重要意义。传统的故障诊断方法，如基于规则的方法、统计方法和机器学习算法，在处理复杂、非线性、高维数据时存在局限性。卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习方法，因其强大的特征提取能力和模式识别能力，在故障诊断领域逐渐展现出巨大的潜力。然而，CNN的性能在很大程度上依赖于其超参数的选择，如卷积核大小、卷积层数、学习率等。这些超参数的选择通常是一个耗时且复杂的过程，因此，如何高效地优化CNN的超参数，以提高故障诊断的准确率，成为了一个亟待解决的问题。
贝叶斯优化是一种先进的优化方法，特别适用于高维、非线性、计算成本高的模型调优。通过构建目标函数的概率代理模型，贝叶斯优化能够在更短的时间内找到全局最优解，显著提升了模型调优的效率。因此，将贝叶斯优化与卷积神经网络相结合，用于故障诊断，具有重要的研究意义和应用价值。
研究框架
本研究旨在提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络（BO-CNN）的故障诊断方法，并验证其有效性。研究框架主要包括以下几个部分：
数据预处理：对故障数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据增强等，以得到用于训练和测试的数据集。<
