基于堆栈稀疏自编码器的滚动轴承故障诊断

摘要：

针对提取有效滚动轴承特征和消除特征之间的冗余,提出一种基于堆栈稀疏自编码器和Softmax层构建的深度神经网络(DNN)用于轴承故障诊断.首先从振动信号提取12个统计特征和6个时频域特征,然后将获得的特征用于构建18维特征向量;高维特征向量通过堆栈稀疏自编码器逐层贪婪学习获得无冗余的高级特征;最后将高级特征输入Softmax分类层进行轴承故障诊断.实验结果表明:相比于传统BP和SVM分类器,DNN能更准确地识别滚动轴承故障类型.

关键词：滚动轴承、堆栈自编码器、Softmax层、深度神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：48

分类号：TH133

在线出版日期：2020-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：190-194