陳仁祥， 楊 星， 楊黎霞， 王家序， 徐向陽， 陳思楊

(1.重慶交通大學 機電與車輛工程學院，重慶 400074；2.四川大學 空天科學與工程學院，成都 610065； 3.重慶交通大學 經(jīng)濟與管理學院，重慶 400074)

棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動軸承損傷程度診斷

陳仁祥1,2， 楊 星1， 楊黎霞3， 王家序2， 徐向陽1， 陳思楊1

(1.重慶交通大學 機電與車輛工程學院，重慶 400074；2.四川大學 空天科學與工程學院，成都 610065； 3.重慶交通大學 經(jīng)濟與管理學院，重慶 400074)

針對滾動軸承損傷程度的特征自學習提取與智能診斷問題，提出棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動軸承損傷程度診斷方法。滾動軸承損傷特征受到工況、環(huán)境噪聲等干擾，淺層自編碼網(wǎng)絡對損傷特征的自學習、提取能力不足。為此，論文將稀疏項限制和加噪編碼融入自編碼網(wǎng)絡，同時將自編碼網(wǎng)絡堆棧并添加分類層，構建出棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡，進行軸承損傷特征非監(jiān)督自動提取與損傷程度智能診斷。稀疏項限制和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的構建提高了特征學習能力，加噪編碼的融入改善了網(wǎng)絡的魯棒性。所構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過多層無監(jiān)督逐層自學習和有監(jiān)督微調(diào)，完成損傷特征自動提取與表達，并實現(xiàn)了損傷程度智能診斷。不同工況下軸承損傷程度診斷的實驗驗證證明了所提方法的可行性和有效性。

滾動軸承；損傷程度；稀疏加噪自編碼；深度神經(jīng)網(wǎng)絡；診斷

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械的重要部件，其性能退化或失效影響整機性能及其運行可靠性。目前滾動軸承故障診斷多集中于故障分類研究，而工程中僅判斷是否發(fā)生故障以及故障類型難以進行預防維護，只有對損傷程度進行準確評估和診斷才能有效指導軸承維護工作。所以，軸承損傷程度的診斷研究愈發(fā)重要。

當前國內(nèi)外對于故障程度的評估與診斷主要利用信號處理技術(如傅里葉變換、包絡解調(diào)、階次分析、小波變換和EMD分解等)提取故障特征，再輸入到合適分類器進行識別。竇東陽等[1]利用EMD 和Lempel-Ziv指數(shù)進行滾動軸承單點損傷程度診斷。從飛云等[2]利用Kolmogorov-Smirnov 檢測方法實現(xiàn)了滾動軸承疲勞實驗的全壽命檢測。張龍等[3-4]分別在多尺度熵的基礎上利用熵均值和支持向量機進行滾動軸承故障程度評估。關貞珍等[5]利用振動圖像文紋理特征識別技術進行軸承故障程度診斷。以上方法取得了較好的效果，但這種傳統(tǒng)智能診斷方法需要依靠信號處理與診斷經(jīng)驗提取故障特征，再利用機器學習模型進行智能診斷。在多工況交替、故障信息耦合及故障模式不明時效果欠佳。

為了直接從原始信號中學習故障特征進行故障診斷，國內(nèi)外學者相繼提出了故障特征的自學習方法。Liu等[6-7]采用稀疏編碼進行故障特征的自學習與故障診斷，解決了特征自學習問題，但稀疏編碼在樣本不充足時學習效果欠佳，需要設計合適的分類器才能實現(xiàn)智能診斷。孫文珺等[8]采用稀疏自編碼提取感應電動機故障特征。雷亞國等[9]利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行機械裝備健康監(jiān)測。這些研究工作為故障特征的自動學習提供了有益借鑒。

自編碼(Auto-Encoder, AE)[10-11]利用非監(jiān)督方式學習復雜數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征并將其簡明表達，降低了分類的復雜度，進行簡單的分類即可實現(xiàn)智能化診斷。自編碼僅包括輸入層、隱含層和輸出層，屬于淺層網(wǎng)絡，學習能力有限，特別是在面對樣本復雜度高的情況下，特征學習效果欠佳?；诖?，論文將稀疏項限制和加噪編碼融入自編碼網(wǎng)絡，同時將自編碼網(wǎng)絡堆棧并添加分類層，構建出一種棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡，進行滾動軸承損傷特征無監(jiān)督自動提取與損傷程度智能診斷。稀疏項限制和加噪編碼的融入，提高了特征提取能力與網(wǎng)絡的魯棒性。自編碼網(wǎng)絡的堆棧能使網(wǎng)絡獲得輸入的“層次型分組”或者“部分-整體分解”結構，從而學習得到更好地表示輸入數(shù)據(jù)的特征，分類層的添加使得網(wǎng)絡具備了分類能力，實現(xiàn)了損傷程度智能診斷。最終，所提出棧式稀疏加噪深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過多層無監(jiān)督逐層學習和有監(jiān)督微調(diào)，完成了損傷特征的自動提取與表達，并實現(xiàn)了損傷程度診斷。通過對不同工況下滾動軸承損傷程度診斷的實驗驗證結果證明了所提方法的可行性和有效性。

1 稀疏加噪自編碼的原理與結構

1.1自編碼的基本原理

編碼過程可表示為：

h=fθ(x)=Sf(Wx+b)

(1)

式中：編碼網(wǎng)絡參數(shù)集θ={W,b}；W為d′×d維的權值矩陣；b為偏置向量；Sf為激活函數(shù)；有sigmoid和tanh兩種。

解碼過程可表示為：

(2)

式中：編碼網(wǎng)絡參數(shù)集θ′={W′,b′}；W′為d×d′維的權值矩陣，且有W′=WT；所以AE具有關聯(lián)權值。b′為偏置向量，Sg為解碼器的激活函數(shù)，一般為線性函數(shù)或sigmoid函數(shù)。

圖1 AE的結構圖

訓練AE的過程就是就是在訓練樣本集D上尋找參數(shù)θ和θ′的最小化重構誤差，重構誤差表達式為：

(3)

式中，L為重構誤差函數(shù)，一般可用平方誤差函數(shù)(用于線性激活函數(shù))或交叉熵損失函數(shù)(用于sigmoid函數(shù))，分別表示為：

(4)

(5)

1.2稀疏性限制

在自編碼中，一般情況下隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量較大甚至超過輸入數(shù)據(jù)維數(shù)，所獲得編碼矢量h維數(shù)較高，難以體現(xiàn)訓練樣本的特定結構，不利于學習得到損傷特征的有效表達。為此，稀疏自編碼在自編碼器的基礎上引入稀疏懲罰項將隱藏層節(jié)點的激活值約束在非激活狀態(tài)值附近，控制變量規(guī)模，在隱藏層節(jié)點數(shù)量很大時仍然能夠提取輸入數(shù)據(jù)的結構性特征，提取高維數(shù)據(jù)變量的稀疏解釋性因子，有效保留原始輸入的非0特征，從而學習得到相對稀疏簡明的數(shù)據(jù)特征。稀疏自編碼提高了表示學習算法的提取能力，增強了數(shù)據(jù)的線性可分性，使分類邊界更加清晰，使得信息表述的全面性和準確性得到顯著提高[12]。

具體來講，對AE加入稀疏性限制即對輸出接近于最小值(如0)的隱藏層的神經(jīng)元進行抑制，從而降低h的維數(shù)，以有利于學習得到訓練樣本中損傷特征的良好表達。

稀疏自編碼的代價函數(shù)在原代價函數(shù)的基礎上加上稀疏懲罰項，可定義為：

(6)

式中：β為控制稀疏性懲罰因子的權重；ρ為稀疏性參數(shù)，一般是接近于0的較小值(如ρ=0.05)；ρj為第j個神經(jīng)元的平均激活值；J(W,b)為AE的代價函數(shù)，定義如下：

(7)

稀疏懲罰項的實質(zhì)是Kullback-Leibler相對熵，描述平均值分別為ρ和ρj的兩個伯努利隨機變量之間分布的差異性，其表達式為：

(8)

ρj可按照下式計算：

(9)

式中，aj(x(i))表示給第i個訓練樣本x(i)下第j個神經(jīng)元的激活度。

由于希望大多數(shù)的隱藏層神經(jīng)元“不活躍”以學習到特定結構，所以希望ρj趨近于ρ。當ρ=ρj時，KL(ρ‖ρj)=0，否則KL(ρ‖ρj)會隨著ρj偏離ρ而逐漸增大。

整個編碼的目的是得到優(yōu)化的權值矩陣W和偏差b。在此，可通過采用反向傳播算法(Backpropagation Algorithm，BP)來最小化代價函數(shù)Jsparse(W,b)得到優(yōu)化的W和b。同時，采用梯度下降法在每一次迭代過程中更新一次權值，公式如下：

(10)

式中，α為學習速率。

通過對稀疏代價函數(shù)Jsparse(W,b)的優(yōu)化得到隱藏層的稀疏表達，從而更有效學習損傷特征表達。

1.3加噪編碼

為了提高自動編碼器所學習得到特征的魯棒性，Vincent等[13]通過對樣本數(shù)據(jù)加入一定概率密度(通常為二項分布)的噪聲后進行編碼，解碼時再根據(jù)噪聲統(tǒng)計特性從未受到干擾的數(shù)據(jù)中估計出受干擾樣本的原始形式，從而提高所學習得到特征的魯棒性，降低對微小擾動的敏感性，這就是加噪編碼。由于受到環(huán)境、工況、測試系統(tǒng)的影響，所獲取的樣本的特征會有所波動，要求對所學習到的損傷特征表達具有較好的魯棒性，所以在進行稀疏自動編碼過程中融入去噪編碼得到稀疏加噪自動編碼。

(11)

然后通過優(yōu)化下式的目標函數(shù)完成加噪自編碼的訓練

(12)

綜上所述，在AE的基礎上通過加入稀疏性限制條件來所學習到更有效的損傷特征表達，同時在訓練樣本中加入噪聲編碼重構減少隨機因素(如環(huán)境噪聲和工況變化)對提取故障特征的影響，得到稀疏加噪自編碼網(wǎng)絡(Sparse Denoising Auto-Encoder, SDAE)，使其特征提取能力和魯棒性更好。

2 棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡

2.1棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡的結構

SDAE僅有三層，屬于淺層網(wǎng)絡，而由于訓練樣本所蘊含的損傷特征的復雜性，難以通過一層隱藏層即能學習到表達能力強的故障特征。所以對SDAE進行堆棧構建出包含多層SDAE的棧式稀疏加噪自編碼(Stacked Sparse Denoising Auto-Encoder，SSDAE)深度神經(jīng)網(wǎng)絡。

(13)

式中：a(l)指第l層的輸出；z(l)和z(l+1)分別為第l層和第l+1層的輸入。

同理，棧式神經(jīng)網(wǎng)絡的解碼過程按照從后向前的順序執(zhí)行每一層自編碼器的解碼步驟：

(14)

式中，a(nl)是最深層隱藏單元的輸出，是對輸入的最高階表達。每一層網(wǎng)絡的訓練是無監(jiān)督的，即用自編碼的方法使得輸出值等于輸入值。

在SSDAE中，因最后一個隱藏層只能輸出原始數(shù)據(jù)的重構，不具有分類識別功能。所以，為了讓SSDAE網(wǎng)絡具有分類識別的功能，在最后一層隱藏層后加入分類層，分類層的神經(jīng)元個數(shù)即為損傷類別數(shù)，SSDAE的結構圖如圖2所示。

圖2 SSDAE的結構圖

2.2預訓練

對于SSDAE深度神經(jīng)網(wǎng)絡，采用逐層貪婪訓練法對其進行預訓練，基本步驟可總結如下：

步驟1 以無監(jiān)督方式訓練第一層SDAE，將其輸出作為原始輸入的最小化重構誤差；

步驟2 以上一層SDAE隱藏層作為下一層SDAE的輸入，訓練下一層SDAE；

步驟3 重復步驟2)，完成所有SDAE的訓練；

步驟4 將最后一層隱藏層的輸出作為分類層的輸入，分類層神經(jīng)元個數(shù)為損傷類別數(shù)，為下一步有監(jiān)督微調(diào)做準備。

通過預訓練，建立起棧式稀疏加噪深度神經(jīng)網(wǎng)絡，獲得所有隱藏層，每一層所學習到的特征就是數(shù)據(jù)特征的不同階表達。

2.3有監(jiān)督微調(diào)

在利用逐層貪婪訓練法對棧式稀疏加噪自編碼網(wǎng)絡進行預訓練后，需要通過帶標簽的樣本對網(wǎng)絡進行有監(jiān)督微調(diào)，從而提升棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡的性能表現(xiàn)。微調(diào)的核心思想是將棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡的所有層視為一個模型，用有監(jiān)督學習算法進一步調(diào)整經(jīng)過預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)過多次迭代，所有權重和偏置均得到優(yōu)化。將最后一層隱藏層的輸出和類標簽作為分類層的輸入，應用BP算法來對整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行微調(diào)。其過程如下：

(1)在預訓練的基礎上輸入有標簽樣本(x(i),y(i))，進行一次前饋傳遞，對L2層、L3層直到輸出Lnl層，應用前向傳播算法得到各層上的激活值；

(2)對輸出層nl層，殘差

δ(nl)=-(▽a(nl)J)·f′(z(nl))

(15)

式中：▽a(nl)J=θT(I-P)；I為輸入數(shù)據(jù)對應的列別標簽；P為條件概率向量。

(3)對l=nl-1,nl-2,…,2層，該層殘差

δ(l)=((W(l))Tδ(l+1))·f′(z(nl))

(16)

(4)計算得到偏導數(shù)：

▽W(l)J(W,b;x,y)=δ(l+1)(a(l))T

▽b(l)J(W,b;x,y)=δ(l+1)

(17)

從而得到總體代價函數(shù)：

(18)

這樣，就可根據(jù)式(10)微調(diào)整個網(wǎng)絡參數(shù)。

完成預訓練和有監(jiān)督微調(diào)的SSDAE深度神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了損傷特征無監(jiān)督自學習和有監(jiān)督微調(diào)的有機結合，不同隱藏層學習到不同的特征，低階隱藏層為高階隱藏層提供特征模式，便于高階隱藏層進行模式組合。SSDAE深度神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構完整，具有強大的非線性擬合能力，能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示，提取數(shù)據(jù)的潛在分層特征，適用于在變工況和環(huán)境噪聲干擾下對滾動軸承損傷程度特征的自學習提取與診斷。

3 棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動軸承損傷程度診斷算法實現(xiàn)

針對滾動軸承損傷程度診斷的需求與特點，提出棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行滾動軸承損傷程度診斷。該方法將無監(jiān)督自學習與有監(jiān)督微調(diào)相結合，可同時完成滾動軸承損傷程度特征自提取與損傷類型的識別，克服了傳統(tǒng)智能診斷方法的不足。根據(jù)上文論述，為了實現(xiàn)所提棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動軸承損傷程度診斷，其算法實現(xiàn)流程圖如圖3所示。

圖3 診斷流程

該算法實現(xiàn)主要包括：

(1)樣本獲取與預處理。采集故障數(shù)據(jù)，計算頻譜，并對頻譜進行預處理(去除野點、白化)，并進行歸一化使其幅值范圍為[0,1]，分別獲得訓練樣本和測試樣本。經(jīng)過預處理后的樣本輸入范圍為[0,1]，在此選擇sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)；

(2)神經(jīng)網(wǎng)絡預訓練。設置網(wǎng)絡結構參數(shù)(包括DSAE數(shù)目N，各層神經(jīng)元個數(shù)，加噪比例，稀疏目標值)構建出棧式加噪稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡。輸入訓練樣本，逐層訓練N個DSAE，即將每個DSAE的輸出作為下一個DSAE的輸入，直到完成N個DSAE的預訓練；

(3)有監(jiān)督微調(diào)。根據(jù)損傷類型確定輸出層神經(jīng)元個數(shù)，輸入有標簽訓練樣本對預訓練得到的參數(shù)進行微調(diào)，完成網(wǎng)絡參數(shù)的訓練；

(4)輸出診斷結果。輸入測試樣本，輸出診斷結果。

4 實驗驗證

為了驗證提出方法的可行性和有效性，將提出方法應用于軸承損傷程度診斷。軸承數(shù)據(jù)來源于美國西儲大學，該數(shù)據(jù)被認為是檢驗機械故障診斷方法的基準。軸承型號為SKF6205-RS，通過電火花加工凹槽方式在其內(nèi)、外滾道和滾動體上模擬損傷，凹槽深度均為0.279 mm，凹槽寬度代表了軸承的不同損傷程度，具體損傷類型與損傷程度如表1所示。該表中，以內(nèi)圈損傷為例，代號IF1/IF2/IF3分別指凹槽寬度為0.178/0.356/0.533(mm)時的損傷程度。

表1 損傷類型

分別在負載2HP、轉(zhuǎn)速1 750 r/min和負載0HP、轉(zhuǎn)速1 797 r/min兩種工況下采集振動數(shù)據(jù)，采樣頻率為48 kHz，采樣長度為485 643點，以2 048點為一段，每類損傷在兩種工況下分為可獲得237個樣本。對于每類損傷，在兩種工況下分別隨機抽取100個樣本，共計200個樣本作為訓練樣本。在剩下的樣本中，每種工況下隨機抽取100個樣本，共計200個樣本作為測試樣本。首先計算樣本的頻譜，原始信號及其頻譜結果如圖4所示(僅給出IF1、BF1、OF1三種故障類型)。觀察該圖，同種損傷類型在不同工況下采集的振動信號的時域波形、頻譜能量、主頻及頻譜結構均存在差異。

首先，對比分析提出方法的特征自學習提取能力。分別應用人工提取特征、稀疏自編碼、論文提出方法提取損傷特征。

人工提取特征方法中，提取反映軸承振動信號時、頻域特征的有效值、方差、峭度指標和重心頻率等24個特征值(具體見文獻[14])構建出刻畫軸承振動信號的特征集，再對其進行非線性約簡，然后應用SVM進行分類識別。為了便于觀察，特征集約簡目標維數(shù)為3，提取結果如圖5(a)所示。人工提取特征方法得到結果中不同損傷部位及損傷程度的特征相互重疊交叉在一起，沒有被很好的分開。同時，相同損傷類型的特征聚集性也不好，如BF1、OF2均被分成兩部分。原因分析如下：通過人工方式提取的特征依賴人的經(jīng)驗，難以獲得對軸承損傷程度的表征效果好的特征。同時，所提取的特征量(如有效值、方差等有量綱的特征量)受到工況的影響，導致同種損傷時不同工況下提取的特征也相互區(qū)分，不能實現(xiàn)不同工況下?lián)p傷特征的同尺度表征。

(a)人工提取特征

(b)稀疏自編碼

(c)提出方法

應用稀疏自編碼和提出方法對樣本頻譜數(shù)據(jù)進行自學習得到損傷特征后，應用主成分分析方法得到前三個主分量作為特征向量，結果如圖5(b)和(c)所示。稀疏自編碼的輸入為頻譜數(shù)據(jù)(取800線)，即輸入層神經(jīng)元個數(shù)為800，網(wǎng)絡結構為800-300-800，稀疏懲罰因子的權重β=0.5，為稀疏性參數(shù)ρ=0.05。稀疏自編碼得到的結果，雖同種損傷類別的聚集性優(yōu)于人工提取特征方法，但不同損傷類別間也存在一定程度的重疊交叉。這是由于稀疏自編碼只有一層隱藏層，對數(shù)據(jù)本身特征學習不足，提取特征效果不佳。

在應用提出方法進行特征自學習時，一般來講，在SSDAE深度學習網(wǎng)絡的結構中，包含SDAE層數(shù)越多即深度越深則網(wǎng)絡的特征學習效果越好，但過深的網(wǎng)絡結構會增大網(wǎng)絡訓練難度。經(jīng)過前期試驗，這里采用包含三層SDAE的SSDAE，每層SDAE神經(jīng)元個數(shù)分別是：800-300-800,300-100-300,100-50-100，分類層神經(jīng)元個數(shù)與損傷類別相同為9。經(jīng)過前期反復試驗確定相關參數(shù)如下：稀疏性懲罰因子的權重β=0.5，為稀疏性參數(shù)ρ=0.05，加入噪聲比例為20%。應用提出方法得到的結果不僅同種損傷類別特征的聚集性好，而且不同損傷類別之間被很好的分開，說明這種方法所學習提取得到的損傷特征更為有效。同時，由圖5(c)可知，同種損傷形式在不同工況下的特征聚集在一起，說明所提取特征受工況干擾小。同種損傷形式的不同損傷程度相對集中，不同損傷形式的特征分布于不同的區(qū)域。

進一步，對比分析診斷率。表2為應用人工提取特征、稀疏自編碼和提出方法得到的診斷精度，其中“兩種工況”指訓練樣本和測試樣本中均包括兩種工況下的樣本，“一種工況”指訓練樣本和測試樣本均來自于同種工況。為了避免偶然因素影響，該表中的試驗結果都是由10次隨機試驗結果取平均所得。計算耗時的計算機配置為Intel Celore i7-3770處理器，軟件為MATLAB2015B，1T硬盤，8G內(nèi)存，

人工提取特征方法在對于訓練樣本和測試樣本均有兩種工況和只有一種工況時的平均診斷率分別為51.7%和81.4%，均較低，這是前文所述人工提取特征不易得到反映損傷程度良好的特征，同時所提取的特征的表征能力往往受到工況的影響，兩種工況的診斷率低于一種工況就說明了這一點。稀疏自編碼也存在兩種工況下的診斷率低于一種工況的情況，這是由于這種特征學習能力本就不佳的淺層網(wǎng)絡受工況干擾影響大，導致診斷率低。論文提出方法無論是在兩種工況還是一種工況下均得到了98%以上的診斷率，是由于提出方法自適應提取損傷特征能力更強，且受到工況干擾小，魯棒性好。在耗時方面，由于提出方法需要訓練多層深度網(wǎng)絡導致耗時較多，在實時性要求高的場合需要進一步研究快速訓練算法。

通過以上實驗驗證，證明了所提方法能根據(jù)信號本身的特點自適應的學習、提取滾動軸承損傷特征，且魯棒性好，受工況影響小。證明了所提方法的可行性和有效性。

表2 診斷精度對比

6 結 論

針對滾動軸承不同損傷程度的特征自學習提取與智能診斷問題，將稀疏項限制和加噪編碼融入自編碼網(wǎng)絡，同時將自編碼網(wǎng)絡堆棧并添加分類層，構建出棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡，進行軸承損傷特征非監(jiān)督自動提取與損傷程度智能診斷。所構建的棧式稀疏加噪自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過對無標簽數(shù)據(jù)無監(jiān)督學習和有監(jiān)督微調(diào)的方式完成神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，能夠自適應的學習提取軸承損傷特征，且受工況影響小，同時在分類層實現(xiàn)損傷程度的智能診斷。實驗驗證和對比分析證明了所提方法具有良好特征自適應提取能力和診斷精度，為滾動軸承損傷程度診斷提供了一種新的思路和方法。

本文后續(xù)工作主要在以下兩方面：

(1)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中，需要通過多次試驗才能確定較好的超參數(shù)(如網(wǎng)絡層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)、稀疏性參數(shù)等)，后續(xù)將開展超參數(shù)設置方面的研究；

(2)開展所提取特征在多層網(wǎng)絡特征空間中的可視化研究。

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Faultseveritydiagnosismethodforrollingbearingsbasedonastackedsparsedenoisingauto-encoder

CHENRenxiang1,2，YANGXing1，YANGLixia3，WANGJiaxu2，XUXiangyang1，CHENSiyang1

(1.School of Mechantronics and Vehicle Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing, 400074, China; 2. School of Aeronautics&Astronautics, Sichuan University, Chengdu, 610065, China; 3. School of Economics and Management, Chongqing Jiao tong University，Chongqing 400074, China)

Aiming at the self-taught learning of fault severity features and the intelligent diagnosis for rolling bearings, a fault severity diagnosis method based on a stacked sparse denoising auto-encoder was proposed. The fault severity feature of rolling bearings is easy to be disturbed by the operating conditions and noises, and shallow networks are usually lack of enough ability in the self-taught learning and fault feature extraction. Therefore, a sparsity penalty term and a denoising encoder were the fused into the auto-encoder. Moreover, the auto-encoder network was stacked and a classification layer was added to construct the stacked sparse denoising auto-encoder deep neural network and to achieve the unsupervised feature extraction and intelligent diagnosis for rolling bearings. The ability of feature learning was improved by the sparsity penalty term and stacked auto-encoder, and the robustness of network was improved by the denoising encoder. The fault feature was automatically extracted and expressed to realize intelligent diagnosis, through training the layers individually without supervision and fine tuning with supervision. The feasibility and validity of the present method were verified by its application in diagnosing the fault severity of rolling bearings under different operation conditions.

rolling bearing; fault severity; stacked sparse denoising auto-encoder; deep neural network; diagnosis

TN911.7; TH165.3

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.21.019

國家自然科學基金(51305471)；中國博士后科學基金(2014M560719；2016M590861)；重慶市基礎與前沿研究計劃資助項目(cstc2014jcyjA70009；cstc2015jcyjA70012)；重慶市教育委員會科學技術研究(KJ1400308)；國家留學基金(201408505081)

2016-07-27 修改稿收到日期：2016-08-31

陳仁祥 男，博士，副教授，1983年9月生

王家序 男，博士，教授，博士生導師，1954年6月生。E-mail:jxwang@cqu.edu.cn