基于Stacked SAE深度神经网络的轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于Stacked SAE深度神经网络的轴承故障诊断方法，网络的第一层用于轴承故障的定性判断，即判断故障类型，网络的第二层用于轴承故障的定量判断，即判断故障的严重程度。本发明结合经验模态分解(EMD)和自回归(AR)模型作为原始轴承信号的预处理，提取AR模型参数作为网络的输入，大大降低网络的输入维度，有利于简化计算，加快网络的训练以及测试。此外，本发明所基于的深度神经网络能对输入进一步自动提取特征并且自动定性、定量化判断轴承故障，在确保本发明诊断精度的同时降低对信号处理专业知识的依赖，无需人工判断，减少人力的消耗，在大数据时代，更加具有实用价值。