一种基于多任务深度学习的齿轮箱故障诊断方法

摘要

本发明的基于多任务深度学习的齿轮箱故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1）获取齿轮箱不同转速与负载下齿轮和轴承故障的振动信号，对振动信号预处理求取频域信号；步骤2）构建多任务深度学习网络，并初始化网络模型参数，确定训练超参数；步骤3）将样本输入学习网络，通过前向传播求得网络输入与预期目标的误差，判断是否收敛或满足训练要求，若判断为收敛或满足训练要求则执行步骤5），否则执行步骤4）；步骤4）根据误差，使用反向传播算法更新网络权值，更新完成后使用下一批次的样本，重复执行步骤3）；步骤5）保存网络模型用于故障诊断。有益效果：该方法通过单独的任务层，能够从同一信号中自适应的提取不同目标的特征，并进行诊断。