请根据下列文本提出该研究的主要结论和贡献，且总字数不超过300字：尽管旋转电机具有简单的机械结构，但其在故障诊断难题上仍存在挑战。研究中提出了一种基于深度学习的旋转电机故障诊断方法，利用自主研发的旋转电机故障数据集，通过Long Short-Term Memory (LSTM) 网络进行训练，该网络能够有效地学习和识别不同的故障模式。实验结果显示，该方法在不同工况下均能实现高精度的故障诊断，其诊断率最高可达98.5%，并且在模型泛化能力方面表现出色。此外，研究还探讨了不同特征提取方法对故障诊断性能的影响，发现使用深度学习自动提取的特征比传统手动方法在故障识别率上有明显优势。这表明，深度学习结合合适的神经网络架构不仅能够提高故障诊断的准确性，还能够简化故障检测的流程，降低人为错误。该研究为旋转电机的智能化维护提供了新的思路和技术支持。
user
该研究提出了一种基于深度学习的旋转电机故障诊断方法，通过利用自主研发的数据集与LSTM网络，实现了高精度（最高98.5%）的故障识别。研究证实，深度学习自动提取的特征优于传统手动选择的特征，提高了诊断的准确性，简化了检测流程。这些成果证明了深度学习结合适当神经网络架构在提升故障诊断效率的同时，还能减少人为错误，为旋转电机的智能化维护开辟了新途径。
assistant