哪些文献能证明，卷积神经网络开始应用与故障诊断

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在故障诊断领域的应用已经得到了广泛的研究和实践。以下是一些文献，它们证明了卷积神经网络开始应用于故障诊断：

1. 文献1中提到，在工业生产中，对机械设备进行状态监测及故障诊断是保障设备安全可靠运行的重要手段。近年来，随着工业制造智能化和大数据的发展，基于卷积神经网络的智能故障诊断方法逐渐受到关注。这表明卷积神经网络已经开始应用于故障诊断领域。1

2. 文献2专门研究了基于深度特征提取神经网络的滚动轴承故障诊断。其中提到，传统的基于信号处理的时频分析故障诊断方法较为依赖专家知识，而基于深度学习的方法，尤其是卷积神经网络，可以有效地提取故障特征，提高故障诊断的准确性和效率。这进一步证实了卷积神经网络在故障诊断中的应用。2

3. 文献3对基于深度学习的故障诊断技术进行了分类和总结，其中明确提到了基于卷积神经网络的故障诊断方法。文章还从数据预处理、深度网络设计和决策三个层面对这一领域进行了展望，并提出了基于深度学习技术进行复杂系统故障诊断的巨大潜力。这表明卷积神经网络已经成为故障诊断领域的一个重要研究方向。3

4. 文献4中，作者李俊等人研究了卷积神经网络和峭度在滚动轴承故障诊断中的应用。文章通过实验验证了卷积神经网络在轴承故障特征提取和分类方面的有效性，进一步证明了卷积神经网络在故障诊断领域的应用价值。4

综上所述，这些文献都从不同角度证明了卷积神经网络已经开始应用于故障诊断领域，并且具有很大的发展潜力和应用前景。