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　　但上述为浅层模型方法，学习能力有限，难以准确挖掘齿轮箱运行数据中隐藏的非线性关联。深度学习是机器学习中一个新的分支，能够从多层次非线性数据中抽取出具有层次性、紧密性、抽象的数据，并能拟合复杂的映射关系。有文献结合深度学习与序贯概率比检验（Sequential Probability Ratio Test, SPRT），通过降噪自编码器和长短期记忆网络建立故障诊断模型，可对齿轮箱轴承异常进行预警。有文献将齿轮箱运行数据与振动信号作为输入数据，并针对输入数据利用卷积神经网络模型设计特定结构，能从状态信息中提取特征，实现对齿轮箱状态的有效监测。但齿轮箱运行数据极易受到强噪声、随机干扰等因素的影响，需深入分析齿轮箱的运行数据，结合多元时序深度模型实现齿轮箱监测数据的高效融合。