基于改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究

魏 樂(lè)， 張?jiān)凭?/p>

(華北電力大學(xué) 控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，河北 保定 071003)

收稿日期：2020-03-19.

0 引 言

隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的不斷進(jìn)步，旋轉(zhuǎn)機(jī)械日益向集成化、大型化、高速化和智能化的方向發(fā)展。滾動(dòng)軸承和齒輪箱作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的核心組成部分，被廣泛應(yīng)用于精密儀器、航空航天、汽車(chē)、機(jī)床、機(jī)器人等領(lǐng)域。但由于其運(yùn)行工況環(huán)境惡劣，往往是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中較易損壞的零部件[1]。且一旦發(fā)生故障，與其連接其他零部件都會(huì)受到影響，進(jìn)而危及整個(gè)設(shè)備的運(yùn)行安全。因此，對(duì)于滾動(dòng)軸承、齒輪箱等設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，一直都是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中的研究重點(diǎn)。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)[2]技術(shù)被廣泛引入包括故障診斷領(lǐng)域在內(nèi)的諸多研究領(lǐng)域，其中，深度信念網(wǎng)絡(luò)[3](Deep belief network，DBN)是Hintion在2006年提出的一種高效無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，由若干個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine，RBM)堆疊而成，具有強(qiáng)大的特征提取能力，可以通過(guò)RBM的預(yù)訓(xùn)練有效解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)隨機(jī)初始化導(dǎo)致的容易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題。

李俊卿等[4]將DBN故障診斷模型應(yīng)用于同步發(fā)電機(jī)，試驗(yàn)結(jié)果表明與傳統(tǒng)故障診斷方法相比，DBN故障診斷方法能夠取得更高的分類(lèi)精度。陳保家等[5]利用DBNs對(duì)傅里葉變換處理后的振動(dòng)信號(hào)頻譜進(jìn)行了故障診斷，與直接利用原始振動(dòng)數(shù)據(jù)作為輸入相比取得了更高故障識(shí)別準(zhǔn)確率。鐘詩(shī)勝等[6]提出了基于不均衡樣本驅(qū)動(dòng)的民航發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型，通過(guò)采樣技術(shù)將不均衡樣本均衡化，利用DBN提取性能參數(shù)中的內(nèi)部特征，實(shí)現(xiàn)了高維、不均衡樣本的故障診斷。張朝龍等[7]利用混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)受限玻爾茲曼機(jī)的學(xué)習(xí)率進(jìn)行了優(yōu)化，進(jìn)一步提升特征提取的性能，與其他常用的特征提取方法相比，更好地實(shí)現(xiàn)了早期故障特征的提取。上述文獻(xiàn)雖然對(duì)DBN模型性能進(jìn)行了改進(jìn)，但由于實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)大多復(fù)雜多樣，如果RBM可見(jiàn)層的輸入被限制為二值，會(huì)對(duì)模型準(zhǔn)確性造成一定的影響，采用能更好刻畫(huà)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)分布的GBRBM模型具有很大的實(shí)用價(jià)值。

本文提出了一種基于改進(jìn)的DBN模型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷方法，引入高斯-伯努利受限玻爾茲曼機(jī)，并通過(guò)Adam優(yōu)化算法和Droupout對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化?；跐L動(dòng)軸承和齒輪箱的振動(dòng)數(shù)據(jù)和改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò)建立了旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷模型并進(jìn)行了對(duì)比研究。

1 問(wèn)題描述

故障診斷是對(duì)設(shè)備運(yùn)行中產(chǎn)生的狀態(tài)信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)和處理，提取反映設(shè)備狀態(tài)的特征，并根據(jù)此推斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的過(guò)程，一般包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、特征選擇與優(yōu)化、健康狀態(tài)識(shí)別4個(gè)步驟。其中，特征提取和選擇是故障診斷的關(guān)鍵步驟。

1.1 提出問(wèn)題

傳統(tǒng)依賴(lài)于復(fù)雜信號(hào)處理技術(shù)或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)等進(jìn)行人工特征提取的故障診斷方法往往難以表征被測(cè)信號(hào)與機(jī)械設(shè)備之間復(fù)雜的映射關(guān)系[8]。其次，傳統(tǒng)故障診斷方法中特征提取和健康狀態(tài)識(shí)別兩部分是分開(kāi)進(jìn)行的，降低了故障診斷過(guò)程的連貫性。而深度學(xué)習(xí)方法建立的深度學(xué)習(xí)模型具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取、選擇特征，進(jìn)而學(xué)習(xí)到故障相關(guān)的隱含特征，建立特征與狀態(tài)之間復(fù)雜、非線(xiàn)性的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。

深度信念網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)方法之一，已經(jīng)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域得到成功地應(yīng)用，但仍存在一些不足。因此本文主要解決的問(wèn)題是提出對(duì)DBN模型的改進(jìn)，提高模型收斂速度及識(shí)別準(zhǔn)確率，并以滾動(dòng)軸承、齒輪箱為仿真對(duì)象對(duì)模型性能進(jìn)行驗(yàn)證。

1.2 研究對(duì)象

本文的主要研究對(duì)象為以滾動(dòng)軸承和齒輪為代表的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備。

滾動(dòng)軸承是軸承中的一種重要類(lèi)型，由內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持器4種元件組成。本文研究的主要故障類(lèi)型為單點(diǎn)缺陷，即在其他相對(duì)未損傷的軸承表面上的單個(gè)局部缺陷，如凹陷、點(diǎn)蝕等。按照故障位置，單點(diǎn)缺陷可以進(jìn)一步分為外圈故障、內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障。

齒輪投入使用后，由于齒輪制造不良或操作維護(hù)不善，會(huì)產(chǎn)生各種形式的失效，常見(jiàn)的齒輪失效形式有：齒面磨損、齒面膠合和擦傷、齒面接觸疲勞、彎曲疲勞與斷齒等。

1.3 總體思路

為解決傳統(tǒng)RBM對(duì)于非二項(xiàng)分布的數(shù)據(jù)重構(gòu)擬合效果較差的問(wèn)題，本文提出了GBRBM-DBN故障診斷模型。本文主要試驗(yàn)步驟如下：

(1)對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)截?cái)嗵幚?，?gòu)建樣本矩陣；

(2)劃分訓(xùn)練、測(cè)試集，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換、歸一化等預(yù)處理；

(3)構(gòu)建模型并進(jìn)行訓(xùn)練；

(4)輸入測(cè)試集獲得模型預(yù)測(cè)效果。

2 改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò)

2.1 高斯-伯努利受限玻爾茲曼機(jī)

受限玻爾茲曼機(jī)RBM是一個(gè)二分圖結(jié)構(gòu)的無(wú)向概率圖模型，如圖1所示，包含一個(gè)由m個(gè)神經(jīng)元組成的可見(jiàn)層v和一個(gè)由n個(gè)神經(jīng)元組成的隱藏層h，層內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)互不連接相互獨(dú)立。

圖1 受限玻爾茲曼機(jī)結(jié)構(gòu)模型Fig.1 Structural model of restricted Boltzmann machine

由于傳統(tǒng)受限玻爾茲曼機(jī)的可見(jiàn)層和隱含層都是二進(jìn)制單元，即vi和hj的取值均為0或者1，而振動(dòng)信號(hào)是一組連續(xù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，二進(jìn)制單元模型不利于連續(xù)數(shù)據(jù)的運(yùn)算，所以本文在傳統(tǒng)RBM模型中引入獨(dú)立高斯分布的連續(xù)值來(lái)處理連續(xù)數(shù)據(jù)，把RBM的結(jié)構(gòu)單元輸出值限定在0～1之間的連續(xù)值。

高斯伯努利受限玻爾茲曼機(jī)(Gaussian Bernoulli RBM, GB-RBM)是由Krizhevsky和Hinton[9]共同提出的，用于建模非二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)的玻爾茲曼機(jī)模型。GB-RBM是假設(shè)可見(jiàn)層變量為高斯分布，隱層變量為伯努利分布，其能量函數(shù)定義為

(1)

式中：ai為可見(jiàn)單元偏置；bj為隱單元偏置；σ為可見(jiàn)單元的高斯噪聲標(biāo)準(zhǔn)差；wij為可見(jiàn)單元與隱單元之間的連接權(quán)重。

可見(jiàn)層和隱藏層的條件概率分別為

(2)

(3)

式中：N(μ,σi)為具有均值為μ和標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯函數(shù)。

2.2 預(yù)訓(xùn)練

GBRBM與傳統(tǒng)RBM一樣均采用對(duì)比散度(CD-K)算法進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。對(duì)比散度算法使用估計(jì)的概率分布與真實(shí)概率分布之間的K-L距離作為度量準(zhǔn)則，對(duì)每個(gè)批次的訓(xùn)練樣本進(jìn)行k步Gibbs采樣，以最大概率生成樣本。

圖2 CD-1算法原理圖Fig.2 Schematic diagram of CD-1 algorithm

使用隨機(jī)梯度上升法求取似然函數(shù)最大值，得到GBRBM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新規(guī)則為

(4)

(5)

bj=bj+η(〈hj〉data-〈hj〉model)

(6)

式中：η為學(xué)習(xí)率；〈·〉data和〈·〉model分別為真實(shí)數(shù)據(jù)的期望值和網(wǎng)絡(luò)輸出值。

2.3 反向微調(diào)

當(dāng)RBM逐層無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練完成后，將學(xué)習(xí)到的模型參數(shù)當(dāng)做有監(jiān)督學(xué)習(xí)的初始值，提供了輸入數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識(shí)。在全局微調(diào)階段，基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的類(lèi)別信息，對(duì)比softmax分類(lèi)器判定的類(lèi)別，統(tǒng)計(jì)識(shí)別錯(cuò)誤，并利用反向傳播算法對(duì)DBN網(wǎng)絡(luò)反向訓(xùn)練，微調(diào)各個(gè)初始連接權(quán)重。

2.4 模型建立

為解決傳統(tǒng)RBM對(duì)于非二項(xiàng)分布的數(shù)據(jù)重構(gòu)擬合效果較差的問(wèn)題，本文提出了GBRBM-DBN故障診斷模型，該模型由一個(gè)GBRBM、二個(gè)RBM和一個(gè)softmax分類(lèi)器組成，如圖3所示。輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為底層GBRBM可見(jiàn)層的輸入v0，其隱藏層輸出h0作為第2層RBM的可見(jiàn)層輸入v1，以此類(lèi)推，通過(guò)CD算法實(shí)現(xiàn)GBRBM、RBM的逐層無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，確保特征向量在層內(nèi)映射達(dá)到最優(yōu)，最大化保留特征原始信息。最后將逐層預(yù)訓(xùn)練得到的特征信號(hào)通過(guò)一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)輸入到softmax層，以交叉熵作為損失函數(shù)，采用Adam優(yōu)化算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行自上而下有監(jiān)督的反向微調(diào)，完成整個(gè)DBN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

圖3 改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Improve deep belief network structure

2.5 模型優(yōu)化

為防止模型出現(xiàn)“過(guò)擬合”問(wèn)題，引入dropout正則化對(duì)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行約束，在訓(xùn)練過(guò)程中以一定概率p隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元及其連接，從而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的魯棒性，提升分類(lèi)器的泛化能力。

為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，提高模型收斂速度，本文采用Adam[10]優(yōu)化算法代替隨機(jī)梯度下降算法來(lái)最小化損失函數(shù)。Adam是由Diederik Kingma和Jimmy Ba提出的一種將具有經(jīng)典動(dòng)量思想的RMSProp算法和L2范數(shù)思想相結(jié)合的優(yōu)化算法。Adam算法能夠利用梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，具有易于實(shí)現(xiàn)，計(jì)算高效，存儲(chǔ)要求較低等優(yōu)點(diǎn)。

3 仿真實(shí)例

3.1 實(shí)驗(yàn)1 滾動(dòng)軸承故障診斷

3.1.1 數(shù)據(jù)集描述

本文采用的試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電子工程實(shí)驗(yàn)室采集的軸承數(shù)據(jù)集。試驗(yàn)通過(guò)加速度傳感器采集深溝球軸承在0～3 hp 4種載荷下的振動(dòng)數(shù)據(jù)，采樣頻率為12 kHz。每種載荷下，包括正常、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障4種類(lèi)型。除正常狀態(tài)外，每種故障類(lèi)型又分為3種故障深度，故障直徑分別為0.18 mm、0.36 mm、0.54 mm。本文選用采樣頻率為12 kHz的軸承驅(qū)動(dòng)端振動(dòng)數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)樣本，試驗(yàn)所得軸承振動(dòng)信號(hào)共分為4種轉(zhuǎn)速(1 797 r/min，1 772 r/min，1 750 r/min，1 730 r/min)，即在一個(gè)周期內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)分別為400、406、411和416。為防止出現(xiàn)漏采情況造成的信息缺失，本文選擇大于兩個(gè)周期采樣點(diǎn)數(shù)的1 024個(gè)點(diǎn)作為樣本長(zhǎng)度，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行連續(xù)不重復(fù)截?cái)?，共得? 600個(gè)訓(xùn)練樣本和4 900個(gè)測(cè)試樣本。具體樣本設(shè)置如表1所示。

表1 滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集描述

3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為更好實(shí)現(xiàn)信號(hào)的表示與分析，對(duì)原始信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換轉(zhuǎn)換為頻譜數(shù)據(jù)集。由于原始振動(dòng)信號(hào)幅值大小不一定在0-1之間，且樣本中可能存在噪聲、奇異樣本等情況，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，采用離差歸一化方法。

(7)

3.1.3 參數(shù)設(shè)置

由于目前文獻(xiàn)中對(duì)DBN模型層數(shù)和參數(shù)的選取尚無(wú)統(tǒng)一、準(zhǔn)確原則，因此本文中的實(shí)驗(yàn)參數(shù)是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐級(jí)遞減便于特征提取的原則進(jìn)行設(shè)置的，再結(jié)合多次不同層數(shù)和迭代次數(shù)下DBN模型的訓(xùn)練結(jié)果不斷調(diào)整擇優(yōu)設(shè)置，最終選擇512-250-120-60-10的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。各層神經(jīng)元間連接權(quán)重由均值為0，方差為0.01的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行初始化，偏置初始化為0。預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)率ε為0.01，反向微調(diào)學(xué)習(xí)率α為0.1，動(dòng)量0.9，dropout神經(jīng)元丟失概率0.5，以交叉熵作為損失函數(shù)，最大迭代次數(shù)150次。

3.1.4 仿真結(jié)果及對(duì)比分析

將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化后輸入到GBRBM-DBN軸承故障診斷模型中，通過(guò)GBRBM、RBM逐層無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，組合低層特征形成更加抽象的高層表示，再利用頂層連接的softmax分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

圖5中，坐標(biāo)值1～10分別代表軸承的10種故障類(lèi)別，對(duì)角線(xiàn)上陰影塊代表每種故障類(lèi)別的測(cè)試樣本數(shù)目，其余格子中的數(shù)字表示誤分類(lèi)樣本個(gè)數(shù)。由圖5可知，除一個(gè)實(shí)際類(lèi)別為0.54 mm的滾動(dòng)體故障被錯(cuò)分為0.18 mm的外圈故障外，其他類(lèi)別的分類(lèi)準(zhǔn)確率都在100%，取得了較好的分類(lèi)效果。

圖4 損失函數(shù)和準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)Fig.4 Curves of Loss function and accuracy

圖5 診斷結(jié)果標(biāo)簽分布 Fig.5 Label distribution of diagnostic results

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性及在診斷精度上的優(yōu)勢(shì)，分別對(duì)采用SGD算法和Adam優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化的BBRBM-DBN模型(以下簡(jiǎn)稱(chēng)為DBN)進(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由表2可知，GBRBM-DBN-Adam和DBN-Adam模型在測(cè)試集上都取得了98%以上的正確率，而DBN-SGD模型的準(zhǔn)確率則相對(duì)較低為95.29%。

本文方法除內(nèi)圈0.18 mm故障外，其他的故障類(lèi)別識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到了100%，對(duì)早期故障具有較高的靈敏度，能夠及時(shí)準(zhǔn)確檢測(cè)早期故障；DBN-Adam模型雖然平均正確率在98%以上，但在軸承內(nèi)圈、外圈的早期故障類(lèi)別上識(shí)別準(zhǔn)確率較低，因此在早期故障識(shí)別方面，本文方法更具優(yōu)勢(shì)。

表2 不同算法滾動(dòng)軸承故障診斷試驗(yàn)結(jié)果

圖6為3種模型訓(xùn)練過(guò)程中正確率變化曲線(xiàn)，其中DBN-SGD模型收斂速度最慢且準(zhǔn)確率最低，GBRBM-DBN-Adam與DBN-Adam訓(xùn)練效果相差不大，但首次達(dá)到90%準(zhǔn)確率時(shí)，GBRBM-DBN-Adam迭代了10次，DBN-Adam迭代了19次；首次達(dá)到95%準(zhǔn)確率時(shí)GBRBM-DBN-Adam迭代了17次，DBN-Adam迭代了26次，因此，在模型收斂速度上，本文方法優(yōu)于其它兩種方法。

圖6 訓(xùn)練正確率變化對(duì)比曲線(xiàn)Fig.6 Comparison curve of training accuracy change

3.2 實(shí)驗(yàn)2 齒輪箱故障診斷

(1)數(shù)據(jù)集描述

由于GBRBM-DBN-Adam和DBN-Adam算法在上述軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)中效果相差并不明顯，因此選用某齒輪箱數(shù)據(jù)集進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證。本文采用的齒輪數(shù)據(jù)集源自江蘇千鵬診斷工程有限公司旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)分析及故障診斷實(shí)驗(yàn)平臺(tái)[11]，包括正常、斷磨故障(大齒輪斷齒和小齒輪磨損)、斷齒故障、點(diǎn)蝕故障(大齒輪點(diǎn)蝕)和點(diǎn)磨故障(大齒輪點(diǎn)蝕和小齒輪磨損)5種齒輪箱狀態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采樣頻率為5 120 Hz，每個(gè)齒輪箱狀態(tài)記錄由9個(gè)通道進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,所有的數(shù)據(jù)均在轉(zhuǎn)速為1 470 r/min和轉(zhuǎn)速為880 r/min下得到，為了驗(yàn)證相同轉(zhuǎn)速下不同負(fù)荷時(shí)齒輪箱的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，在880 r/min的工況下，分別加載0.2 A、0.1 A、0.05 A制動(dòng)力矩輸出電流。將試驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本以800個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為基準(zhǔn)進(jìn)行截?cái)?，最終共得到2 600個(gè)訓(xùn)練樣本和600個(gè)測(cè)試樣本。其中，訓(xùn)練樣本2 600個(gè)，測(cè)試樣本600個(gè)，樣本設(shè)置如表3所示。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法及參數(shù)設(shè)置方法與軸承數(shù)據(jù)集相同，由于篇幅有限就不再贅述。

(2)參數(shù)設(shè)置

模型結(jié)構(gòu)均為400-200-100-50-5，輸出層采用softmax激活函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，前向和后向?qū)W習(xí)率分別為0.01和0.1，動(dòng)量0.5，最大迭代次數(shù)100次。

(3)仿真結(jié)果及對(duì)比分析

將歸一化數(shù)據(jù)分別輸入到DBN-Adam和DBN模型中，得到的訓(xùn)練及測(cè)試結(jié)果如圖7、圖8和表4所示。

圖7 訓(xùn)練正確率變化對(duì)比曲線(xiàn)Fig.7 Comparison curve of training accuracy change

圖8 訓(xùn)練正確率變化對(duì)比曲線(xiàn) Fig.8 Comparison curve of training accuracy change

從圖7、8中可以明顯看出，GBRBM-DBN模型與DBN模型相比，不論是在單點(diǎn)故障的識(shí)別準(zhǔn)確率還是混合故障的識(shí)別準(zhǔn)確率都要更高、損失函數(shù)下降速度更快。

結(jié)合表4可知，GBRBM-DBN模型在測(cè)試集也具有較好的泛化能力，不論在訓(xùn)練集上還是測(cè)試集上都得到了更高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，充分驗(yàn)證了本文所提方法的有效性和準(zhǔn)確性。

表4 齒輪箱對(duì)比分類(lèi)結(jié)果

4 結(jié) 論

(1)為解決傳統(tǒng)RBM對(duì)于非二項(xiàng)分布的數(shù)據(jù)重構(gòu)擬合效果較差的問(wèn)題，引入高斯-伯努利分布的受限玻爾茲曼機(jī)，并建立了軸承、齒輪箱的GBRBM-DBN故障診斷模型，利用dropout技術(shù)、Adam算法對(duì)反向微調(diào)階段進(jìn)行了優(yōu)化，最后，將提取到的信息輸入到softmax分類(lèi)器中進(jìn)行故障狀態(tài)的分類(lèi)識(shí)別。

(2)將本文所提方法與經(jīng)Adam算法優(yōu)化的DBN及傳統(tǒng)DBN算法進(jìn)行了軸承及齒輪箱故障診斷對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明，不論在訓(xùn)練集還是測(cè)試集上，GBRBM-DBN都是準(zhǔn)確率最高的，同時(shí)也是收斂速度最快的，相同迭代次數(shù)下準(zhǔn)確率最高，充分說(shuō)明了本文所提方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中具有良好的可行性和可靠性。