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摘要：針對(duì)傳統(tǒng)滾動(dòng)軸承故障診斷方法過(guò)度依賴專家經(jīng)驗(yàn)和故障特征提取困難的問(wèn)題,結(jié)合深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理高維、非線性數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),提出了一種基于深層小波卷積自編碼器(DWCAE)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的軸承故障診斷方法。首先構(gòu)造了小波卷積自編碼器(WCAE),改進(jìn)了其損失函數(shù),并加入了收縮項(xiàng)限制防止網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合;其次將多個(gè)WCAE堆疊構(gòu)成DWCAE,利用大量無(wú)標(biāo)簽樣本對(duì)DWCAE進(jìn)行了無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練,挖掘出更有利于故障診斷的深層特征;最后利用深層特征訓(xùn)練LSTM網(wǎng)絡(luò),從而建立了診斷模型。仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明:該方法能有效地對(duì)軸承進(jìn)行多種故障類型和多種故障程度的識(shí)別,特征提取能力和識(shí)別能力優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等傳統(tǒng)方法及深度信念網(wǎng)絡(luò)、深層自編碼器等深度學(xué)習(xí)方法。

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