审稿意见

一、总体评价

《基于AFFA-GhostCNN的滚动轴承故障诊断技术研究》一文，针对滚动轴承故障诊断问题提出了一种基于AFFA-GhostCNN的新型算法，并在多个数据集上进行了实验验证。文章整体结构清晰，逻辑严密，实验设计合理，结果具有说服力，对化工设备与管道领域中的故障诊断技术具有一定的参考价值。然而，文章在部分理论阐述、实验细节及与化工设备与管道领域的关联性方面仍有待加强。

二、具体审稿意见

选题与背景
选题新颖，针对滚动轴承故障诊断问题提出了基于深度学习的创新方法，符合当前故障诊断技术的发展趋势。
背景介绍部分较为详细，但对化工设备与管道领域中的滚动轴承故障特点及诊断需求阐述不足，建议增加相关内容以增强文章的针对性。
理论与方法
文章详细阐述了AFFA-GhostCNN算法的基本原理和构建过程，包括Ghost Module(GM)特征提取算法、自适应特征融合算法等，理论推导较为严谨。
建议在方法部分增加对算法复杂度、计算效率等方面的分析，以评估算法在实际应用中的可行性。
实验设计与结果
实验设计合理，采用了多个公开数据集进行验证，实验结果具有较高的可信度。
实验结果部分详细展示了算法在不同数据集上的准确率，并与传统方法进行了对比，验证了算法的有效性。然而，建议增加对实验结果的进一步分析，如算法的鲁棒性、泛化能力等。
实验中未提及算法在化工设备与管道领域滚动轴承故障诊断中的具体应用情况，建议增加相关案例或实验，以增强文章的应用价值。
与化工设备与管道领域的关联性
文章虽然提出了一种通用的滚动轴承故障诊断方法，但与化工设备与管道领域的关联性不强。建议在讨论部分增加对化工设备与管道领域中滚动轴承故障特点、诊断需求及算法应用前景的分析。
语言表达与格式规范
文章语言表达清晰流畅，逻辑性强，但部分段落存在句式重复、表述冗长的问题，建议适当精简和优化。
格式规范方面，文章基本符合学术论文的写作要求，但在图表标注、参考文献格式等方面需进一步规范。
创新点与特色
文章的创新点在于提出了一种基于AFFA-GhostCNN的滚动轴承故障诊断算法，该算法能够自适应提取频域和时频域特征，并实现特征加权融合诊断。
特色方面，文章在算法设计上采用了双通道GM特征提取神经网络模型和自适应特征融合算法，提高了故障诊断的准确性和鲁棒性。
三、总体评价与建议

综上所述，《基于AFFA-GhostCNN的滚动轴承故障诊断技术研究》一文在滚动轴承故障诊断领域提出了一种新的算法，并进行了较为全面的实验验证。然而，文章在与化工设备与管道领域的关联性、实验结果的深入分析等方面仍有待加强。建议作者在修改时充分考虑审稿意见，进一步完善文章内容，提高文章的整体质量。同时，也希望该算法能够为化工设备与管道领域中的滚动轴承故障诊断提供有益的参考和借鉴。