找几篇文献，基于卷积神经网络的故障诊断

在寻找基于卷积神经网络的故障诊断相关文献时，可以参考以下几篇文献：

1. 文献1中提到了基于卷积神经网络的故障诊断方法，作为深度学习在故障诊断领域应用的四大类之一。该文献对基于深度学习的故障诊断技术进行了分类和总结，包括基于栈式自编码、深度置信网络、卷积神经网络和循环神经网络的方法，并从数据预处理、深度网络设计和决策三个层面对这一领域进行了展望。文献中强调了“集成创新”、“数据+知识”和“多技术融合”等故障诊断思想，指出基于深度学习技术进行复杂系统的故障诊断具有巨大潜力1。

2. 文献3中提出了一种基于特征金字塔网络（FPN）的卷积循环神经网络（CRNN）的滚动轴承故障诊断方法。该方法针对变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定，以及包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性问题。通过利用卷积神经网络提取特征，结合循环神经网络处理时间序列数据，提高了故障诊断的准确性和效率3。

这两篇文献为基于卷积神经网络的故障诊断提供了理论基础和实际应用案例，可以作为进一步研究和探索的参考。