韓 輝，程德權(quán)，徐 赫

（沈陽(yáng)理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110159）

0 引言

給水泵是電廠鍋爐供水系統(tǒng)中十分重要的設(shè)備。隨著社會(huì)發(fā)展進(jìn)步，工業(yè)生產(chǎn)和日常生活對(duì)用電的需求大大提高，這就迫使電廠鍋爐必須維持長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行，并且對(duì)其強(qiáng)度的要求也超過(guò)了以往，這也進(jìn)一步導(dǎo)致水泵出現(xiàn)故障問(wèn)題的概率明顯增高了。電動(dòng)給水泵組由給水泵、液力耦合器、電動(dòng)機(jī)3部分組成，通過(guò)液力耦合器來(lái)驅(qū)動(dòng)給水泵的轉(zhuǎn)動(dòng)，水泵兩側(cè)由軸承支撐。根據(jù)某電廠采集到的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，給水泵發(fā)生故障大部分都是出現(xiàn)在軸承上，所以有必要對(duì)水泵軸承進(jìn)行故障診斷?；谌斯ぶ悄艿墓收显\斷方法，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷并取得了較好的效果[1]。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法通常先嘗試設(shè)計(jì)一組合適的特征，然后將它們放入一些淺層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）。Samanta[2]提取了軸承健康狀況的時(shí)域特征，并比較了采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的診斷結(jié)果；袁勝發(fā)等[3]通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)的研究，在其基礎(chǔ)上添加了一種網(wǎng)格多分類算法，并且將這種新型的支持向量機(jī)應(yīng)用于渦輪泵試驗(yàn)臺(tái)多故障診斷中，得到了很好的準(zhǔn)確率。但是這些工作通常側(cè)重于手動(dòng)特征提?。ńy(tǒng)計(jì)特征、頻率和時(shí)間－頻率特征），這些特征總是需要大量的人力。同時(shí)，這些特征的選擇離不開專業(yè)知識(shí)，所以對(duì)人的專業(yè)技能有很大要求。

最近幾年，深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)方法的特征學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中激發(fā)了人們研究學(xué)習(xí)的興趣。深度學(xué)習(xí)，也叫做深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep neural net?work，DNN），是在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上演變的一種新的特征學(xué)習(xí)方法，具有多層隱含表示層。這種復(fù)雜的深層結(jié)構(gòu)與簡(jiǎn)單的淺層結(jié)構(gòu)比起來(lái)，能夠?qū)W習(xí)具有多級(jí)抽象的復(fù)雜原始數(shù)據(jù)的表示，這使得其可以很容易地提取用于構(gòu)造分類器或預(yù)測(cè)器的有用特性[4－6]。堆疊自編碼（Stacked auto－encoders，SAE）網(wǎng)絡(luò)由RANZATO等[7]提出，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種具有代表性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)與驗(yàn)證，已經(jīng)證明了該網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)異性，目前在圖像分類及故障診斷等領(lǐng)域應(yīng)用非常成功。比如郭亮等[8]提出了一種基于SAE網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障方法，該方法從測(cè)得的軸承故障信號(hào)中提取出時(shí)域、頻域和時(shí)頻域多種特征，之后將這些提取到的特征輸入到SAE網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)，得到了很好的分類識(shí)別效果，證明了SAE網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性。Zhou Xiang等[9]針對(duì)滾動(dòng)軸承在轉(zhuǎn)速和載荷均發(fā)生變化時(shí)的故障診斷，提出了一種基于Tea?ger計(jì)算順序譜（TCO譜）和堆疊自動(dòng)編碼器（SAE）的診斷方法。診斷結(jié)果表明，無(wú)論轉(zhuǎn)速和負(fù)載如何變化，該方法都能夠自適應(yīng)地從滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)中學(xué)習(xí)特征。

SAE網(wǎng)絡(luò)能夠很好地從數(shù)據(jù)中提取有用的特征，但是SAE網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)明顯的缺點(diǎn)，就是只在訓(xùn)練集上簡(jiǎn)單地對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行還原重構(gòu)，這樣學(xué)習(xí)得到的特征泛能力不高[10]。因此VINCENT等[11]提出一種SDAE網(wǎng)絡(luò)模型，DAE以一個(gè)被破壞的數(shù)據(jù)版本作為輸入，對(duì)原始輸入進(jìn)行重構(gòu)或去噪，這不僅防止AE簡(jiǎn)單地學(xué)習(xí)輸入與重構(gòu)輸出之間的身份映射，而且可以從有噪聲的數(shù)據(jù)中捕捉到更有效的表示。與SAE相比，學(xué)習(xí)到的特征具有更好的魯棒性。王麗華等[12]提出了一種新的工具磨損狀態(tài)識(shí)別方法，該方法基于堆疊式降噪自動(dòng)編碼（Stacked de－noising auto－encoders，SDAE），通過(guò)測(cè)得的工具聲發(fā)射信號(hào)輸入到內(nèi)置的SDAE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，并對(duì)自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督和微調(diào)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)工具磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別。YU[13]提出了一種具有負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)的選擇性堆疊去噪自編碼器（SDAE）用于齒輪箱故障診斷，該方法從振動(dòng)噪聲信號(hào)中提取出了有效的故障特征，并且建立了可靠的故障診斷模型，從而取得了更好的故障診斷準(zhǔn)確率。

相對(duì)于鍋爐、汽輪機(jī)這些大型設(shè)備來(lái)說(shuō)，電動(dòng)給水泵這類設(shè)備并沒(méi)有被給予足夠的重視，是設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的薄弱環(huán)節(jié)。某電投電力集團(tuán)公司2013—2018年機(jī)組非停機(jī)事故共64次，其中因電動(dòng)給水泵的轉(zhuǎn)子不平衡振動(dòng)故障、軸承故障、電機(jī)故障和液力耦合器故障等導(dǎo)致的非停機(jī)事故達(dá)27起，占42.18%，最多的還是軸承故障。所以有必要對(duì)電動(dòng)給水泵的軸承進(jìn)行故障監(jiān)測(cè)與診斷。實(shí)際工作環(huán)境中，電動(dòng)給水泵工作采集到的數(shù)據(jù)中，測(cè)得的信號(hào)會(huì)有噪聲干擾，目前沒(méi)文獻(xiàn)對(duì)給水泵軸承提出故障診斷方法，并且沒(méi)考慮實(shí)際環(huán)境的噪聲，因此本文提出了一種基于SDAE網(wǎng)絡(luò)的水泵軸承故障診斷。本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（Case Western Reserve University）軸承數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)軸承的故障類型制定標(biāo)簽，搭建SDAE網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的輸入向量為測(cè)得的軸承振動(dòng)時(shí)域信號(hào)，通過(guò)SDAE網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承故障類型的識(shí)別。

1 算法介紹

1.1 自編碼器原理

自動(dòng)編碼器（AE）是Rumelhart[14]提出的一種典型的單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)檫@個(gè)網(wǎng)絡(luò)使輸入和輸出盡可能一致，在這種情況下，隱含層特征提取和參數(shù)學(xué)習(xí)以無(wú)監(jiān)督的方式實(shí)現(xiàn)，被稱為AE。在AE結(jié)構(gòu)中，神經(jīng)元在輸入層和輸出層擁有相同數(shù)量的數(shù)據(jù)。自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

圖1 自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

自編碼網(wǎng)絡(luò)各神經(jīng)元采用全連接的方式將輸入向量X＝（x1，x2，…，xn），經(jīng)過(guò)加權(quán)求和，然后加上偏置后通過(guò)激活函數(shù)，得到隱藏層的編碼向量Y＝（y1，y2，…，ym）；編碼向量通過(guò)解碼網(wǎng)絡(luò)重新映射到輸出向量；最后要保證輸入、輸出層盡可能相似，即以重構(gòu)誤差最小為目標(biāo)對(duì)權(quán)值和偏置進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。自編碼網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)表述如下：

式 中：Wa∈Rn×m、Ws∈Rm×n、ba∈Rm、bs∈Rn為 權(quán) 值 和 偏置；σa(?)、σs(?)為激活函數(shù)。

1.2 降噪自編碼

在實(shí)際應(yīng)用中，由于環(huán)境原因，會(huì)有噪聲混入到訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的真實(shí)性不高。因?yàn)樵肼暤脑?，通過(guò)自動(dòng)編碼器得到的特征就會(huì)產(chǎn)生誤差。降噪自編碼器（denoisingauto－encoder，DAE）[15]就是為了要消除這種噪聲的干擾而被提出來(lái)的，結(jié)構(gòu)如圖2所示。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)樣本人工加噪聲后再輸入到DAE網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)隱含層的提取還原，盡可能消除噪聲的干擾，還原出同原始樣本相同的數(shù)據(jù)[16]。

圖2 降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在訓(xùn)練樣本x中加入將隨機(jī)分布噪聲qD，其表達(dá)式如下：

式中：x?為加入噪聲后的樣本；qD為二項(xiàng)分布隨機(jī)噪聲。

DAE通過(guò)在訓(xùn)練樣本中加入隨機(jī)噪聲，這樣自動(dòng)編碼器必須學(xué)習(xí)去除噪聲以獲得真正的沒(méi)有被噪聲污染的原始信號(hào)特征，從而使系統(tǒng)具有更強(qiáng)悍的泛化能力。

1.3 堆疊降噪自編碼

想得到更好的特征表達(dá)，SDAE可以將多個(gè)DAE編碼器部分在每一層疊加，將上一層隱藏的降噪編碼器作為下一層的輸入，形成一個(gè)由多個(gè)DAE上下連接而成的模型結(jié)構(gòu)[17]。圖3所示為SDAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為有監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，SDAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬于后者即無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，這就使得其本身沒(méi)有辦法進(jìn)行樣本區(qū)分，為了實(shí)現(xiàn)樣本分類這個(gè)功能，本文在SDAE網(wǎng)絡(luò)的最后1層加入1個(gè)Softmax分類器[18]，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)成為有監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)。

圖3 SDAE結(jié)構(gòu)

2 軸承故障診斷網(wǎng)絡(luò)的搭建

基于SDAE的軸承故障診斷流程如圖4所示。

圖4 SDAE故障診斷流程

訓(xùn)練和測(cè)試算法流程如下：

（1）從西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，將處理好的時(shí)域信號(hào)作為SDAE網(wǎng)絡(luò)的輸入；

（2）參數(shù)設(shè)置，設(shè)置診斷網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)以及各項(xiàng)參數(shù)；

（3）SDAE訓(xùn)練，訓(xùn)練分兩部分，先訓(xùn)練DAE，訓(xùn)練好之后保存DAE模型，接著訓(xùn)練SDAE網(wǎng)絡(luò)；

（4）訓(xùn)練好之后輸出診斷結(jié)果。

3 故障診斷試驗(yàn)與分析

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（Case West?ern Reserve University）軸承數(shù)據(jù)庫(kù)，圖5所示為實(shí)驗(yàn)裝置，結(jié)構(gòu)有3部分，分別為電機(jī)、扭矩傳感器、功率計(jì)。實(shí)驗(yàn)中為了模擬軸承故障，通過(guò)使用電火花人工添加故障，分別在軸承滾動(dòng)體外圈、內(nèi)圈上加工了3種不同故障尺寸（0.17 mm/0.35 mm/0.53 mm）來(lái)代表軸承不同的故障程度。將振動(dòng)加速度傳感器分別安裝在風(fēng)扇端、電機(jī)驅(qū)動(dòng)端和基座，用來(lái)采集振動(dòng)信號(hào)，采用的傳感器的采樣頻率為12 000 Hz。軸承轉(zhuǎn)速為1 797 r/min，電機(jī)負(fù)載為0。驅(qū)動(dòng)端模擬水泵吸入側(cè)，風(fēng)扇端模擬水泵吐出側(cè)。所有數(shù)據(jù)文件都是Matlab（*.mat）格式。其中：DE為驅(qū)動(dòng)端傳感器數(shù)據(jù)，F(xiàn)E為風(fēng)扇端傳感器數(shù)據(jù)，BA為基座傳感器數(shù)據(jù)。故障模擬類型如表1所示。

圖5 試驗(yàn)裝置

表1 故障模擬類型

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

以被側(cè)軸承旋轉(zhuǎn)一圈傳感器采集的樣本量nc作為一組數(shù)據(jù)，樣本量的大小與傳感器采樣頻率fs和轉(zhuǎn)速m相關(guān)，其計(jì)算公式為[19]：

經(jīng)計(jì)算，軸承旋轉(zhuǎn)一圈傳感器采集400個(gè)點(diǎn)。將n行1列的基座振動(dòng)故障數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為[n/400，400]的矩陣，其中n為故障數(shù)據(jù)的樣本量，并且在矩陣轉(zhuǎn)換過(guò)程中，去掉不足一圈采樣點(diǎn)的最后一行。同理，驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)扇端傳感器的序貫故障數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣變換，以軸承旋轉(zhuǎn)一圈過(guò)程中，基座、驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)扇端傳感器的樣本集作為一個(gè)故障樣本，可得：

按照上述思路構(gòu)建11類故障的樣本空間，并構(gòu)建相應(yīng)的標(biāo)簽矩陣。經(jīng)過(guò)預(yù)處理獲得的樣本空間可以視為以1 200個(gè)屬性表征故障。將樣本的2/3作為訓(xùn)練集，1/3作為測(cè)試集。

3.3 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)軸承故障狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的影響

因?yàn)榻?jīng)過(guò)上面數(shù)據(jù)預(yù)處理，軸承振動(dòng)信號(hào)具有1 200個(gè)維度，因此被輸入到網(wǎng)絡(luò)中，SDAE網(wǎng)絡(luò)輸入層中的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1 200。由于軸承加工故障狀態(tài)有11種，因此相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為11。SDAE網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是將幾個(gè)DAE網(wǎng)絡(luò)按照要求進(jìn)行堆疊的，因此，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果與網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)有著很大關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)提取的最終特征向量由網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)決定，能否恰當(dāng)選取網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)影響著軸承故障狀態(tài)識(shí)別的精確度。為了得到識(shí)別效果最好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（表2）不變的情況下，本文對(duì)比了在不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下軸承故障狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率，識(shí)別結(jié)果如表3所示。由表可知，當(dāng)SDAE網(wǎng)絡(luò)具有相同的層數(shù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試精度不會(huì)隨著隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而增加。另外，當(dāng)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)時(shí)，SDAE網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試精度并不會(huì)提高。其結(jié)果表明，SDAE網(wǎng)絡(luò)的隱藏層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不是越多越好，而是要選擇恰當(dāng)?shù)?。在?shí)驗(yàn)中，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為5層，結(jié)構(gòu)為1200－600－300－150－50－11的準(zhǔn)確率最高，所以本次實(shí)驗(yàn)選用該種結(jié)構(gòu)。

表2 SDAE網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

表3 不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下SDAE網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果

3.4 網(wǎng)絡(luò)噪聲系數(shù)對(duì)軸承故障狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的影響

為了尋找合適的網(wǎng)絡(luò)噪聲系數(shù)，本節(jié)采用上節(jié)中的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1200－600－300－150－50－11進(jìn)行分析，測(cè)試結(jié)果如表4所示。在對(duì)不同噪聲系數(shù)進(jìn)行分析時(shí)，其他參數(shù)保持不變。

表4 不同噪聲系數(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率及時(shí)間

噪聲自編碼的主要思想是從具有缺陷的原始輸入數(shù)據(jù)中重建或去噪，即在原始輸入中添加統(tǒng)計(jì)噪聲。即，從“受污染”的輸入中了解更強(qiáng)大的功能。降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的特定參數(shù)旨在控制將輸入隨機(jī)隱藏為零的部分，并確定降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)。當(dāng)噪聲率為0.6時(shí)，將隨機(jī)隱藏60%的輸入數(shù)據(jù)，而40%的節(jié)點(diǎn)將重建數(shù)據(jù)。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，大多數(shù)隱藏的輸入部分小于0.5，因此在此實(shí)驗(yàn)中，最大值設(shè)置為0.6。隨著噪聲率的增加，識(shí)別率整體上增加。當(dāng)噪聲率為0時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)是常規(guī)的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)噪聲率達(dá)到0.3時(shí)，網(wǎng)絡(luò)性能最佳，識(shí)別率也達(dá)到最高。訓(xùn)練所需的時(shí)間受噪聲率的影響，并且隨著噪聲率的增加而增加。例如，當(dāng)噪聲率為0.3時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間為115 s，而當(dāng)噪聲率為0.4時(shí)，時(shí)間為125 s。

3.5 批處理大小對(duì)軸承故障狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的影響

批處理大小（Batchsize）在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中起著重要作用，其表示在訓(xùn)練過(guò)程中一次性輸入到網(wǎng)絡(luò)中的樣本數(shù)量。適當(dāng)?shù)腂atchsize有3個(gè)好處：（1）高效的內(nèi)存利用率；（2）可減少迭代次數(shù)和縮短實(shí)驗(yàn)時(shí)間；（3）在一定范圍內(nèi)，Batchsize越大，引起的訓(xùn)練震蕩越小。

本文分別選取不同大小的Batchsize進(jìn)行SDAE網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，為了比較不同Batchsize對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為1200－600－300－150－50－11的情況下，分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試準(zhǔn)確率作對(duì)比分析，結(jié)果如表5所示。由表可以看出，只有當(dāng)Batchsize為100時(shí)，測(cè)試準(zhǔn)確率才達(dá)到了98.6%，在其他情況下準(zhǔn)確率均不太高，因此最終選取Batchsize為100。

表5 不同Batchsize識(shí)別準(zhǔn)確率

綜合上述試驗(yàn)，確定的網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)參數(shù)，對(duì)軸承故障診斷，得到的準(zhǔn)確率以及損失函數(shù)如圖6所示。由圖可知，準(zhǔn)確率維持在較高水平，并且誤差也比較小。

圖6 準(zhǔn)確率及損失函數(shù)

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于SDAE網(wǎng)絡(luò)的水泵軸承故障診斷方法，該方法以西儲(chǔ)大學(xué)軸承實(shí)驗(yàn)裝置模擬實(shí)際水泵吸入側(cè)和吐出側(cè)軸承發(fā)生故障的情況，并考慮到實(shí)際水泵工作現(xiàn)場(chǎng)有環(huán)境噪聲干擾的可能，將測(cè)得的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理直接輸入到SDAE網(wǎng)絡(luò)中，得到了較高的測(cè)試準(zhǔn)確率，能達(dá)到98.5%。同時(shí)該方法克服了傳統(tǒng)方法通常側(cè)重于手動(dòng)特征提取的缺點(diǎn)，節(jié)省了時(shí)間，提高了診斷準(zhǔn)確率。

由于SDAE網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)對(duì)其網(wǎng)絡(luò)性能有影響，因此分別比較了不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、噪聲系數(shù)和批量大小，從而確定了最優(yōu)組合。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以得出，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)并不是越復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)效果就越好。網(wǎng)絡(luò)太復(fù)雜可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)導(dǎo)致過(guò)擬合；當(dāng)噪聲系數(shù)設(shè)置太大時(shí)，網(wǎng)絡(luò)就很難從被破壞的數(shù)據(jù)中恢復(fù)原始數(shù)據(jù)，會(huì)導(dǎo)致準(zhǔn)確性大大降低；選擇合適的批次大小可以使網(wǎng)絡(luò)快速收斂，獲得最高的識(shí)別準(zhǔn)確率。