回复审稿人意见——硕士期间我De第一篇SCI

2019年4月1日，我正式接触硕士期间的研究课题——用深度学习研究轴承故障诊断。

滚动轴承作为机械设备的易损部件，其健康状态对整个机械设备的性能、稳定性及使用寿命有着巨大影响。建立稳定可靠的实时故障诊断系统是保证这些设备安全运行的必要条件。

基于“信号处理的特征提取+机器学习”分类的传统诊断方法需要大量信号处理技术和诊断经验，已经不能满足滚动轴承的智能诊断要求。卷积神经网络具有“端到端”的特点，即可以通过一个神经网络完成特征提取、特征降维与分类器分类这一整套过程。卷积神经网络的这个特点无疑弥补了当下故障诊断方式的不足，为故障诊断提供了一种崭新的研究思路。

本课题研究内容参考哈工大张伟的硕士论文，在其基础上改进并创新。

哈工大张伟轴承故障诊断代码

2019年4月1日——2019年7月20日完成对现有代码的复现和创新，自己做了对比实验，采用单独的CNN网络轴承故障识别率可以达到87.8%，我将CNN与LSTM结合使用，轴承故障识别率可以达到98%左右。

2019年暑假末，我写完自己的第一篇中文论文。一直持续到研二上学期结束，一直在修改中文论文，先后投过中国机械工程、机械工程学报，轴承期刊等均被拒稿，拒稿理由就是创新性不足，以及别的图标问题。

在创新性方面，仅仅使用CNN网络进行空间上的特征提取，以及结合LSTM网络进行时间上的特征提取是远远达不到创新需求的。对此，经过一次又一次查阅文献和阅读论文（具体参考论文可以参考西安交通大学雷亚国老师的论文），将残差思想引入CNN—LSTM网络中，运行代码也取得了不错的运行结果。

针对此结果，我从研二寒假开始着手英文论文的撰写，准备直接投SCI，由于面临学校的毕业压力（两篇中文核心、一篇EI或SCI才能达到毕业要求），感觉自己已经没有太多时间准备中文论文了。

2020年的到来，意料之外遇到疫情，研二的寒假时间从冬天一直持续到夏天，在家呆了近乎半年时间。这段时间是自己一个人度过的，没有实验室的科研环境，最后结果还算满意，完成一篇SCI，虽然影响因子不是很高，但也是measurement测量领域的老牌挺不错的期刊了。##希望可以随时交流心得##

2020年1月15日，我完成SCI中文论文的撰写，共计8500字左右，经过半个月修改，完成中文论文修改。接下来就是结合中文内容写英文论文。2020年2月16日，完成英文论文。再接下来就是无尽的反复修改英文论文，从内容到插图到语法到结构，经过近两个月的修改，终于投稿！

2020年4月11日，完成提交。

2020年5月27日，收到审稿意见，要求大修。

2020年6月23日，根据三个审稿人提出的意见认真修改完并提交。

一共三个审稿人，第一个审稿人提了一个问题，第二个审稿人4个问题，第三个审稿人5个问题。综合三个审稿人的意见，最大的问题是对比实验选择不理想。在回复审稿人意见的时候一定要点对点回复，一共10个问题，我当时回复了有18页。（不管审稿人提出什么样的问题，态度一定要端正）

2020年7月8日，收到审稿意见，要求小修。本次小修是编辑要求小修，审稿人都同意接受。

 

2020年7月15日，根据编辑提出的意见认真修改完并提交。

期间编辑联系让修改参考文献，很负责，点赞！

2020年7月24日，论文暂时接收。

2020年7月28日，论文正式接收。

总体感觉：写论文真的很不容易，从投稿到最后正式接收，花费了3个多月时间，对我来说这个时间已经挺快的了。

整个过程确实挺难熬，觉得很累但是很值得。

任何时候都不要放弃，只要修改就有机会接收。

再接再厉，继续加油，欢迎随时交流！