基于堆栈降噪自编码的轴承故障诊断方法

来源：机床与液压杂志2018年第15期北京时间：

作者：刘正平

单位：华东交通大学机电与车辆工程学院；华东交通大学机电与车辆工程学院；华东交通大学机电与车辆工程学院

摘要：针对传统轴承故障智能诊断中特征学习困难，且需要掌握大量的信号处理方法和诊断经验，提出直接从原始数据出发对轴承故障状态进行分类识别的新方法。该方法通过深度学习利用原始振动数据训练堆栈自编码网络，由于免除了智能诊断的显式特征提取阶段，从而能够减少人工参与因素，摆脱了对大量信号处理技术与诊断经验的依赖。试验结果显示：所提出的方法能对轴承故障识别率达到97%,具有较好的识别能力,能够完成故障特征的自适应提取,增强了机械故障诊断的智能性。

关键词：原始数据;故障识别;特征提取

基金资助：国家自然科学基金资助项目（51665013）；江西省青年科学基金项目（20161BAB216134）