一种基于深度稀疏降噪自编码网络的轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于深度稀疏降噪自编码网络的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：1)采集轴承运行数据；2)对采集到的轴承运行数据进行数据预处理和数据划分；3)构建深度稀疏降噪自编码网络提取轴承运行数据中用以实现故障分类的代表性特征；4)构建多分类网络并输入代表性特征实现轴承故障的分类诊断。本发明在对基于深度稀疏降噪自编码网络的轴承故障诊断应用上，利用计算机运算实现对轴承智能化诊断，相比已有的深度学习以及机器学习算法或者传统诊断方法具有成本低，准确率高，应用泛化性高，运算要求低等优点。