基于Nesterov动量法的自适应深度置信网络轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于Nesterov动量法的自适应深度置信网络轴承故障诊断方法，包括：对滚动轴承不同健康状态的原始信号进行样本划分，生成训练样本；层叠受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine)建立DBN模型，加入Nesterov动量法和独立自适应学习率，将训练样本输入DBN模型，通过批量随机梯度下降法和贪婪逐层无监督算法预训练DBN模型；在预训练好的模型顶层加入Softmax分类器，使用监督算法单独训练Softmax分类器，通过反向传播算法(Back Propagation)和共轭梯度法进行全局微调，得到模型最优参数；输入未知状态信号，形成测试样本集，然后将测试样本输入上述训练好的DBN模型和Softmax分类器判断滚动轴承的故障类型。通过加入Nesterov动量法和独立自适应学习率，加快DBN预训练速度，提高故障分类精度。