• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    SST和深度脊波網(wǎng)絡(luò)在軸承故障診斷中的應(yīng)用

    2020-12-25 02:31:14杜小磊陳志剛張楠許旭
    關(guān)鍵詞:時(shí)頻特征提取神經(jīng)元

    杜小磊,陳志剛,張楠,許旭

    (1.北京建筑大學(xué) 機(jī)電與車(chē)輛工程學(xué)院,北京 100044;2.北京市建筑安全監(jiān)測(cè)工程技術(shù)研究中心,北京 100044)

    0 引 言

    滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要部件,一旦出現(xiàn)故障,輕則使設(shè)備工作異常,降低生產(chǎn)質(zhì)量;重則造成生產(chǎn)事故,給企業(yè)造成重大損失。因此,及時(shí)診斷軸承故障具有重要意義。特征提取和狀態(tài)識(shí)別是軸承故障診斷的兩個(gè)重要步驟。傳統(tǒng)的基于時(shí)域和頻域的信號(hào)特征提取,通常將信號(hào)的平均統(tǒng)計(jì)量作為特征,但軸承振動(dòng)信號(hào)受外界干擾嚴(yán)重,多個(gè)振源的激勵(lì)和響應(yīng)相互耦合,導(dǎo)致難以進(jìn)行有效特征提取[1]。在時(shí)頻聯(lián)合分析方法中,短時(shí)傅里葉變換不能滿足時(shí)頻局部化;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[2]、固有時(shí)間尺度分解[3]和局部均值分解[4]存在模態(tài)混疊和端點(diǎn)效應(yīng);Wigner-Ville分布存在交叉項(xiàng)干擾;連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform,CWT)可以較好表達(dá)信號(hào)的局部時(shí)頻性質(zhì),但分辨率較低,為提高CWT的時(shí)頻可讀性,I.Daubechies等[5]提出同步壓縮小波變換(synchrosqueezed wavelet transform,SST),改善了CWT的能量發(fā)散狀況,從而提高了時(shí)頻分辨率。

    在軸承故障識(shí)別方面,廣泛使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural networks,ANN)和支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)均屬于淺層模型,在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代,這些淺層模型面臨維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,難以表征被測(cè)信號(hào)與故障之間復(fù)雜的映射關(guān)系。深度學(xué)習(xí)[6]克服了淺層模型的缺陷,通過(guò)貪婪逐層訓(xùn)練算法解決了深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練問(wèn)題,在很大程度上擺脫了依賴于診斷專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的信號(hào)處理與特征提取,并已應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域[7]。溫江濤等[8]將深度稀疏自編碼器用于軸承故障診斷;張紹輝等[9]將軸承振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)線作為深度自編碼器的輸入,取得98%的識(shí)別率。但目前大多數(shù)有關(guān)深度學(xué)習(xí)的故障診斷研究只考慮到信號(hào)的時(shí)域或頻域等單一信息,且網(wǎng)絡(luò)所使用的大都為S型激活函數(shù),難以建立各種故障狀態(tài)與輸入信號(hào)之間的精確映射[10]。脊波[11](ridgelet)可在小波特有的參數(shù)外,增添對(duì)信號(hào)方向性的表示,包含尺度因子、位移因子和方向因子,位移因子使脊波沿著信號(hào)的時(shí)間軸進(jìn)行遍歷性分析,尺度因子用于分析信號(hào)不同的頻率,方向因子用于分析信號(hào)不同方向的特性。因此,將脊波函數(shù)和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合,具有更明顯的優(yōu)勢(shì)。

    在SST、脊波和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,本文提出一種新的滾動(dòng)軸承故障診斷方法:首先,對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行SST變換;其次,將得到的時(shí)頻圖像進(jìn)行雙向二維主成分分析(two-directional two dimensional principal components analysis,TD-2DPCA)壓縮,TD-2DPCA能有效去除二維矩陣行與列之間的相關(guān)性,顯著降低二維矩陣的維數(shù),并保留原始矩陣的主要信息,很大程度上減小計(jì)算量,從而提高計(jì)算效率,其詳細(xì)算法見(jiàn)文獻(xiàn)[12];最后,構(gòu)建深度脊波網(wǎng)絡(luò)(deep ridgelet network,DRN),對(duì)壓縮的時(shí)頻圖像進(jìn)行深層特征提取,以實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別。

    1 SST原理

    軸承故障診斷領(lǐng)域已越來(lái)越多地用到時(shí)頻分析技術(shù)。一種好的時(shí)頻分析技術(shù)應(yīng)具有較高的時(shí)頻分辨率,以便能清楚地觀察到信號(hào)的結(jié)構(gòu),這對(duì)于識(shí)別軸承運(yùn)行工況和提取軸承故障特征都有積極的意義。為改善CWT的能量發(fā)散狀況,從而提高時(shí)頻可讀性,SST應(yīng)運(yùn)而生。SST通過(guò)小波系數(shù)重排技術(shù)提高CWT的時(shí)頻分辨率,且能重建原始信號(hào)。

    定義函數(shù)f(t)的CWT為

    W(a,τ)==

    (1)

    式中:a和τ分別為尺度因子和平移因子;ψa,τ(t)為小波函數(shù)。

    SST基本原理為:由式(1)求得信號(hào)f(t)的CWT系數(shù)為W(a,τ),對(duì)于時(shí)間-尺度平面上任一點(diǎn)(a,τ),若W(a,τ)不為0,則f(t)的瞬時(shí)頻率w(a,τ)計(jì)算式為

    (2)

    定義f(t)的SST變換為

    (3)

    式中:T(w,τ)為SST系數(shù);w為瞬時(shí)頻率,Δw為頻率離散間隔;ak為離散小波尺度;Δa為尺度離散間隔,頻率范圍為(w-Δw/2,w+Δw/2)。

    為驗(yàn)證SST的效果,需要進(jìn)行仿真信號(hào)分析,模擬信號(hào)設(shè)為

    (4)

    f(t)由3個(gè)分量疊加而成,f1(t)為余弦信號(hào),f2(t)和f3(t)為調(diào)頻信號(hào),設(shè)置采樣時(shí)間2 s,采樣間隔2 ms。圖1和圖2分別是仿真信號(hào)的SST時(shí)頻譜和CWT時(shí)間-尺度譜。由圖1~2可知,CWT時(shí)間-尺度譜模糊嚴(yán)重,分辨率低,在真實(shí)瞬時(shí)頻率附近存在一定寬度的偽頻率成分;SST通過(guò)“擠壓”使能量回到真實(shí)瞬時(shí)頻率上,很大程度上提高了信號(hào)時(shí)頻分辨率。

    圖1 SST時(shí)頻譜Fig.1 SST time-frequency diagram

    圖2 CWT時(shí)間-尺度譜Fig.2 CWT time-scale diagram

    2 DRN原理

    2.1 DRN結(jié)構(gòu)與特征提取

    深度自編碼器(deep auto-encoder,DAE)為無(wú)監(jiān)督深度模型,由多個(gè)自編碼器(auto-encoder,AE)組成,每個(gè)AE包括輸入層、隱含層和輸出層,輸入層維數(shù)和輸出層維數(shù)相同。AE的目的是最小化輸入和輸出之間的重構(gòu)誤差,以逼近一個(gè)恒等函數(shù),從而完成自動(dòng)特征提取。而脊波自編碼器(ridgelet auto-encoder,RAE)結(jié)合了脊波函數(shù)的時(shí)-頻及方向局部特性和AE自動(dòng)特征提取的優(yōu)點(diǎn),使用脊波函數(shù)代替AE的S激活函數(shù),具有比AE更好的特征提取和表示的性能。DRN由多個(gè)RAE構(gòu)成,標(biāo)準(zhǔn)RAE和DRN的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    設(shè)RAE輸入層和輸出層為m個(gè)神經(jīng)元,隱層為L(zhǎng)個(gè)神經(jīng)元,Wjk是連接輸入層神經(jīng)元k和隱層脊波神經(jīng)元j的權(quán)值,aj、cj和uj分別為隱層脊波神經(jīng)元j的尺度因子、平移因子和方向因子。給定m維輸入向量

    x=[x1,…,xm]T,

    圖3 RAE和DRN結(jié)構(gòu)Fig.3 Structures of standard RAE and DRN

    脊波神經(jīng)元j的輸出為

    (5)

    其中,Ψ為Morlet小波激活函數(shù)的實(shí)部,表達(dá)式為

    (6)

    則隱層脊波神經(jīng)元j的輸出重寫(xiě)為

    (7)

    輸出層神經(jīng)元i的輸出為

    (8)

    S(t)=1/(1+e-t),

    (9)

    其中,Wij為輸出層神經(jīng)元i和隱層神經(jīng)元j的連接權(quán)值。訓(xùn)練RAE就是不斷地調(diào)整參數(shù),最后找到一組最優(yōu)的參數(shù)θRAE={Wij,Wjk,aj,cj,uj},使輸入和輸出之間的重構(gòu)誤差最小化,重構(gòu)誤差函數(shù)通常為均方誤差代價(jià)函數(shù)。DRN堆疊多個(gè)RAE,采取逐層化訓(xùn)練方法,將上一層RAE隱層輸出作為下一層RAE的輸入,并保證重構(gòu)誤差最小化,從而構(gòu)成多層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),直到整個(gè)DRN完成訓(xùn)練。RAE各參數(shù)更新公式一般為

    (10)

    式中:η為學(xué)習(xí)率;LRAE(k)為RAE第k次迭代的重構(gòu)誤差。

    原始RAE抗噪能力弱,泛化能力弱,為此,改進(jìn)誤差函數(shù),加入收縮自編碼機(jī)制并改進(jìn)權(quán)重更新策略,詳細(xì)如下。

    (1)標(biāo)準(zhǔn)RAE重構(gòu)誤差函數(shù)一般使用均方誤差代價(jià)函數(shù),使得對(duì)復(fù)雜信號(hào)的特征學(xué)習(xí)魯棒性低,而文獻(xiàn)[13]提出的最大相關(guān)熵?fù)p失函數(shù)對(duì)復(fù)雜非平穩(wěn)背景噪聲不敏感,可以有效彌補(bǔ)均方誤差函數(shù)的缺陷。本文采用最大相關(guān)熵設(shè)計(jì)RAE誤差函數(shù)。設(shè)兩個(gè)隨機(jī)變量A=[a1,a2,…,aN]T,B=[b1,b2,…,bN],相關(guān)熵近似計(jì)算如式(11)所示,σ為高斯核函數(shù)尺寸,

    (11)

    則RAE損失函數(shù)可以通過(guò)最大化以下函數(shù)實(shí)現(xiàn),

    (13)

    式中:m為樣本個(gè)數(shù);xi為輸入樣本向量;yi為輸出樣本向量。

    (2)收縮自編碼機(jī)制。收縮自編碼器(contractive auto-encoder,CAE)以AE的激活函數(shù)對(duì)于輸入的雅克比矩陣的Frobenius Norm為懲罰項(xiàng),使CAE學(xué)到的特征對(duì)輸入的狹小變動(dòng)具有魯棒性。懲罰項(xiàng)為

    (14)

    式中:m和L分別為輸入數(shù)據(jù)和隱含層輸出數(shù)據(jù)的維度;Wjk為輸入層與隱含脊波神經(jīng)元間的權(quán)值;hj為隱層脊波神經(jīng)元j的輸出。則改進(jìn)后的RAE的損失函數(shù)為

    (15)

    式中:λ1為懲罰參數(shù),用于調(diào)節(jié)收縮懲罰項(xiàng)在目標(biāo)函數(shù)中的所占比例;Dm為m個(gè)輸入樣本集合;λ2為權(quán)重衰減項(xiàng)系數(shù),用于防止網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合;sl是第l層的神經(jīng)元個(gè)數(shù),s1=s3=m,s2=L;WIJ(l)為第l層權(quán)重,WIJ(1)=Wij,WIJ(2)=Wjk。

    (3)權(quán)重更新策略改進(jìn)。對(duì)于式(10)所示的參數(shù)更新算法,學(xué)習(xí)率η是一個(gè)全局性的常數(shù),η過(guò)大不利于網(wǎng)絡(luò)收斂,η過(guò)小耗時(shí)過(guò)多,因此,引入自適應(yīng)調(diào)整策略,以Wij更新為例,更新公式為

    (16)

    該方法在網(wǎng)絡(luò)迭代開(kāi)始階段,使網(wǎng)絡(luò)有較大的學(xué)習(xí)率,從而使誤差函數(shù)快速衰減,隨迭代增加,學(xué)習(xí)率逐漸減小,有助于模型收斂。

    2.2 網(wǎng)絡(luò)微調(diào)與模式識(shí)別

    為進(jìn)一步優(yōu)化所提取的特征,在DRN最后一層加上有監(jiān)督的Softmax分類(lèi)器,使用帶標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)結(jié)合BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)。Softmax分類(lèi)器針對(duì)多類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題,類(lèi)別標(biāo)簽y為向量形式,表示當(dāng)前樣本類(lèi)別在所有可能類(lèi)別中的分布概率。Softmax分類(lèi)器的詳細(xì)訓(xùn)練算法見(jiàn)文獻(xiàn)[14]。

    綜上,所提出方法的總流程如圖4所示,主要步驟如下。

    圖4 本文方法整體流程Fig.4 Overall flowchart of the proposed method

    (1)首先采集軸承不同類(lèi)型的故障信號(hào)并進(jìn)行SST變換,得到時(shí)頻圖像。

    (2)將時(shí)頻圖像經(jīng)雙向主成分分析壓縮至28×28維度,從壓縮后的時(shí)頻圖像樣本集隨機(jī)選取70%作為訓(xùn)練樣本,其余作為測(cè)試樣本,訓(xùn)練樣本中隨機(jī)選取90%作為無(wú)標(biāo)簽樣本,10%作為有標(biāo)簽樣本進(jìn)行微調(diào)。

    (3)將時(shí)頻矩陣按行重組成一列,根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)大小確定網(wǎng)絡(luò)深度、各層神經(jīng)元數(shù)量和學(xué)習(xí)率等參數(shù)。

    (4)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,逐層訓(xùn)練RAE,將上一層RAE隱層輸出作為下一層RAE的輸入,逐層提取特征信息,將最后一層RAE隱層輸出作為Softmax分類(lèi)器的輸入,通過(guò)帶標(biāo)簽樣本結(jié)合BP算法微調(diào)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

    (5)使用測(cè)試樣本測(cè)試訓(xùn)練后模型的性能。

    3 試驗(yàn)驗(yàn)證

    3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)初步分析

    為驗(yàn)證本文方法的有效性,以軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)為對(duì)象,采集不同故障類(lèi)型、不同故障程度的7種軸承工況。實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖5所示,美國(guó)SpectraQuest公司生產(chǎn),由驅(qū)動(dòng)器、電磁制動(dòng)器等組成,加速度傳感器置于驅(qū)動(dòng)端附近,使用電火花技術(shù)在軸承的內(nèi)圈、外圈和滾動(dòng)體上加工故障直徑分別為0.18,0.36 mm的切槽,采樣頻率12 kHz,轉(zhuǎn)速1 800 r/min,負(fù)載735 W,轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)1圈,傳感器采集400(12 000×60/1 800=400)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。最后得到每種工況下1 000個(gè)樣本,每個(gè)樣本由800個(gè)采樣點(diǎn)組成。表1為7種軸承工況,表2為軸承參數(shù)。為減少噪聲干擾,將軸承原始信號(hào)歸一化到[0,1]。圖6為軸承7種工況時(shí)域波形,可以看出,軸承內(nèi)圈和外圈故障信號(hào)出現(xiàn)周期性沖擊成分,但早期故障信號(hào)噪聲干擾嚴(yán)重,部分沖擊淹沒(méi)在噪聲中,振動(dòng)情況復(fù)雜,難以區(qū)分故障類(lèi)型及故障程度。由于傳統(tǒng)特征提取方法的不確定性,軸承早期輕微故障和復(fù)合故障特征難以提取,有必要引入深度學(xué)習(xí),以建立故障與信號(hào)之間的精確映射關(guān)系。

    圖5 軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.5 Experimental platform of roller bearing fault diagnosis

    表1 7種軸承工況Tab.1 Seven bearing working conditions

    表2 軸承參數(shù)Tab.2 Parameters of bearing

    圖6 7種軸承工況的振動(dòng)信號(hào)波形

    Fig.6 Vibration signals of seven bearing conditions

    以軸承外圈故障為例,分析SST的效果。軸承外圈故障特征頻率計(jì)算式為

    (17)

    由式(17)計(jì)算求得軸承外圈故障特征頻率,為101.23 Hz,轉(zhuǎn)頻fr為30 Hz。圖7~8分別為軸承外圈振動(dòng)信號(hào)SST和CWT變換得到的時(shí)-頻圖和時(shí)間-尺度圖。從SST時(shí)頻譜中可以比較清晰地看出故障外圈故障頻率,而CWT時(shí)間-尺度譜受干擾項(xiàng)影響嚴(yán)重,故障頻率不夠清晰。

    圖7 SST時(shí)頻圖Fig.7 SST time-frequency diagram

    3.2 軸承故障特征提取與模式識(shí)別

    為驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性,使用ANN、SVM、深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)和深度稀疏自編碼器(DSAE)進(jìn)行分析對(duì)比。本文方法輸入的是SST壓縮數(shù)據(jù)(784維),ANN和SVM的輸入是24個(gè)特征(11個(gè)時(shí)域特征和13個(gè)頻域特征),這24個(gè)特征的詳細(xì)計(jì)算見(jiàn)文獻(xiàn)[15]。DRN雖然省去了大量的人工特征提取時(shí)間,但是其隱含層層數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定依然依賴人力。AutoKeras開(kāi)源軟件利用貝葉斯優(yōu)化,通過(guò)每次選擇最佳運(yùn)算來(lái)引導(dǎo)結(jié)構(gòu)搜索空間,能根據(jù)所給定的數(shù)據(jù)集,自動(dòng)搜索在上面執(zhí)行某個(gè)任務(wù)時(shí)可以達(dá)到最佳表現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文基于AutoKeras軟件,搜索得到最優(yōu)DRN的隱含層數(shù)目和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目。根據(jù)本文方法,將訓(xùn)練樣本輸入AutoKeras,AutoKeras將自動(dòng)搜索在執(zhí)行滾動(dòng)軸承故障識(shí)別任務(wù)時(shí)可以達(dá)到最佳表現(xiàn)的DRN。輸出如下:輸出6層DRN模型,包括輸入、輸出層及4個(gè)隱層,結(jié)構(gòu)為784-392-196-98-49-7。RAE的迭代次數(shù)為120,整體微調(diào)次數(shù)為1 000。超參數(shù)設(shè)置方法見(jiàn)文獻(xiàn)[16],設(shè)置如下:高斯核函數(shù)尺寸σ為3.26,懲罰參數(shù)λ1為0.03,權(quán)重衰減項(xiàng)系數(shù)λ2為0.003,RAE的初始學(xué)習(xí)率為0.5。其他方法的主要參數(shù)如下。

    方法2(24個(gè)特征參數(shù)輸入SVM):SVM采用高斯核函數(shù),核函數(shù)的懲罰因子和半徑分別為27和0.17,由10折交叉驗(yàn)證法確定。

    方法3(24個(gè)特征參數(shù)輸入ANN):ANN結(jié)構(gòu)為24-48-7,學(xué)習(xí)率0.04,迭代次數(shù)800,由10折交叉驗(yàn)證法確定。

    方法4(SST壓縮數(shù)據(jù)輸入DSAE):DAE的結(jié)構(gòu)為784-392-196-98-49-7,學(xué)習(xí)率、動(dòng)量參數(shù)和迭代次數(shù)分別為0.05,0.1和1 900。

    方法5(SST壓縮數(shù)據(jù)輸入DBN):DBN的結(jié)構(gòu)為784-392-196-98-49-7,學(xué)習(xí)率、動(dòng)量參數(shù)和迭代次數(shù)分別為0.08,0.2和1 900。

    為減小隨機(jī)因素影響,進(jìn)行5次測(cè)試,取平均結(jié)果。表3列出了測(cè)試階段的平均診斷準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差,圖9為在每次試驗(yàn)中使用不同方法的詳細(xì)診斷結(jié)果。

    表3 不同方法的平均診斷結(jié)果Tab.3 Diagnosis results of different methods

    圖9 不同方法的5次測(cè)試結(jié)果Fig.9 Detailed testing results of different methods for five trials

    從表3可以看出,與其他方法相比,本文方法具有更高的測(cè)試準(zhǔn)確率和更小的標(biāo)準(zhǔn)差,平均測(cè)試正確率達(dá)到98.89%,標(biāo)準(zhǔn)差僅0.16。由圖9可知,5次試驗(yàn)的準(zhǔn)確率分別為98.82%,99.49%,99.01%,98.87%,98.80%,均高于其他方法,主要原因是ANN和SVM等傳統(tǒng)淺層模型的性能在很大程度上依賴于繁瑣的人工特征提取與選擇,導(dǎo)致診斷精度和泛化能力低;與其他深度模型相比,本文方法改進(jìn)了編碼器損失函數(shù)并充分利用了脊波函數(shù)的優(yōu)良特性,進(jìn)一步提高了對(duì)復(fù)雜非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的特征學(xué)習(xí)能力,因此,具有更高的穩(wěn)定性。圖10給出了使用本文方法第1次測(cè)試得到的多分類(lèi)混淆矩陣,由圖10可知,復(fù)合故障狀態(tài)b和c的分類(lèi)正確率較低。

    圖10 多分類(lèi)混淆矩陣Fig.10 Multi-class confusion matrix

    圖11和圖12是平均分類(lèi)精度與懲罰參數(shù)λ1、權(quán)重衰減項(xiàng)系數(shù)λ2之間的關(guān)系。分析可知,識(shí)別精度對(duì)懲罰參數(shù)和權(quán)重衰減系數(shù)敏感,較小的懲罰參數(shù)值和權(quán)重衰減系數(shù)值有助于網(wǎng)絡(luò)取得較好的性能。

    圖11 懲罰參數(shù)λ1對(duì)平均測(cè)試準(zhǔn)確率的影響Fig.11 Effects of penalty parameter λ1 on the testing accuracy

    圖12 權(quán)重衰減系數(shù)λ2對(duì)平均測(cè)試準(zhǔn)確率的影響Fig.12 Effects of weight decay parameter λ2 on the average testing accuracy

    分別對(duì)本文方法、SDAE和DBN學(xué)習(xí)得到的深層特征進(jìn)行評(píng)價(jià)和比較。以第1次試驗(yàn)為例,采用主成分分析(PCA)對(duì)各網(wǎng)絡(luò)最后一層特征進(jìn)行二維可視化,如圖13~15所示,PC1和PC2分別表示前兩個(gè)主成分。可以看出,SDAE和DWNN所提取的特征在不同的故障工況之間存在一定的重疊,而本文提出的模型具有更強(qiáng)的從非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)逐層學(xué)習(xí)從而獲取具有代表性的信息的能力。

    圖13 本文模型深層特征2維可視化Fig.13 Two-dimensional visualizations of the deep features learned by the proposed model

    圖14 SDAE深層特征2維可視化Fig.14 Two-dimensional visualizations of the deep features learned by the SDAE

    圖15 DBN深層特征2維可視化Fig.15 Two-dimensional visualizations of the deep features learned by the DBN

    4 結(jié) 論

    提出一種基于SST和DRN的軸承故障診斷方法,實(shí)現(xiàn)了較高精度的軸承故障識(shí)別,較其他軸承故障識(shí)別方法更具優(yōu)勢(shì),主要結(jié)論如下:

    (1)對(duì)軸承故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行SST變換,提高了信號(hào)的時(shí)頻分辨率,更有利于故障特征提取。

    (2)將深度學(xué)習(xí)和脊波理論相結(jié)合,使深層網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)大的自動(dòng)提取特征的能力,避免了復(fù)雜的人工提取特征過(guò)程,且改進(jìn)了RAE的誤差函數(shù)和優(yōu)化算法,又引入收縮自編碼機(jī)制,使網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)的特征學(xué)習(xí)的魯棒性增強(qiáng),較其他方法具有更大的優(yōu)勢(shì),具有較好的理論意義和一定的工程應(yīng)用價(jià)值。但是,目前還沒(méi)有系統(tǒng)的理論體系指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選擇,往往還需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取,而且網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練耗時(shí),這是今后需要進(jìn)一步研究的方向。

    猜你喜歡
    時(shí)頻特征提取神經(jīng)元
    《從光子到神經(jīng)元》書(shū)評(píng)
    自然雜志(2021年6期)2021-12-23 08:24:46
    基于Daubechies(dbN)的飛行器音頻特征提取
    電子制作(2018年19期)2018-11-14 02:37:08
    躍動(dòng)的神經(jīng)元——波蘭Brain Embassy聯(lián)合辦公
    Bagging RCSP腦電特征提取算法
    基于二次型單神經(jīng)元PID的MPPT控制
    毫米波導(dǎo)引頭預(yù)定回路改進(jìn)單神經(jīng)元控制
    基于時(shí)頻分析的逆合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)
    基于MED和循環(huán)域解調(diào)的多故障特征提取
    對(duì)采樣數(shù)據(jù)序列進(jìn)行時(shí)頻分解法的改進(jìn)
    雙線性時(shí)頻分布交叉項(xiàng)提取及損傷識(shí)別應(yīng)用
    一本一本久久a久久精品综合妖精| 少妇 在线观看| 成年人午夜在线观看视频| 老熟妇仑乱视频hdxx| 国产淫语在线视频| 丁香六月欧美| 色婷婷久久久亚洲欧美| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 久久久国产精品麻豆| 久久九九热精品免费| 欧美另类亚洲清纯唯美| 在线国产一区二区在线| 搡老熟女国产l中国老女人| 在线国产一区二区在线| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲情色 制服丝袜| 国精品久久久久久国模美| 欧美人与性动交α欧美软件| 国产在线观看jvid| 男女免费视频国产| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 美女福利国产在线| 飞空精品影院首页| 欧美黄色片欧美黄色片| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产精品一区二区在线不卡| 精品福利观看| 欧美午夜高清在线| 成人手机av| 高清在线国产一区| 国产亚洲一区二区精品| 99国产精品免费福利视频| 中亚洲国语对白在线视频| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 国产成人精品久久二区二区免费| 精品人妻1区二区| 美女高潮到喷水免费观看| 香蕉国产在线看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 一本大道久久a久久精品| 国产精品1区2区在线观看. | 亚洲自偷自拍图片 自拍| 欧美精品亚洲一区二区| 国产亚洲av高清不卡| 国产深夜福利视频在线观看| 国产不卡av网站在线观看| 国产亚洲欧美在线一区二区| 国产成人精品在线电影| 极品教师在线免费播放| 91成年电影在线观看| 天堂动漫精品| 黄色视频不卡| 叶爱在线成人免费视频播放| 欧美日韩乱码在线| 电影成人av| 青草久久国产| 精品熟女少妇八av免费久了| 一区在线观看完整版| 桃红色精品国产亚洲av| 嫁个100分男人电影在线观看| 国产成人影院久久av| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 777久久人妻少妇嫩草av网站| 色在线成人网| 一级,二级,三级黄色视频| 国产男女内射视频| 亚洲三区欧美一区| 久久久久精品人妻al黑| 精品一区二区三区四区五区乱码| 色综合婷婷激情| 欧美+亚洲+日韩+国产| 啦啦啦 在线观看视频| 久99久视频精品免费| 日日爽夜夜爽网站| 日本五十路高清| 国产精品一区二区在线观看99| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 无限看片的www在线观看| 国产野战对白在线观看| 精品免费久久久久久久清纯 | 精品亚洲成国产av| 国产欧美日韩精品亚洲av| 久久久久国内视频| 精品国内亚洲2022精品成人 | 日韩三级视频一区二区三区| 超色免费av| 亚洲国产中文字幕在线视频| 一级毛片高清免费大全| 99久久人妻综合| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 在线永久观看黄色视频| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 91在线观看av| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 精品久久蜜臀av无| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 捣出白浆h1v1| 久99久视频精品免费| 美女福利国产在线| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 黄片大片在线免费观看| 美女福利国产在线| 久久国产乱子伦精品免费另类| 俄罗斯特黄特色一大片| 亚洲成国产人片在线观看| www日本在线高清视频| 国产在线观看jvid| 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲色图综合在线观看| 精品人妻1区二区| 一夜夜www| 久久久国产一区二区| 下体分泌物呈黄色| 老汉色av国产亚洲站长工具| 夜夜夜夜夜久久久久| 亚洲专区字幕在线| 国产不卡一卡二| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 91成年电影在线观看| 十分钟在线观看高清视频www| 国产在视频线精品| 另类亚洲欧美激情| 午夜视频精品福利| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 久久午夜综合久久蜜桃| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲黑人精品在线| xxxhd国产人妻xxx| 欧美精品高潮呻吟av久久| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 18禁观看日本| 天天操日日干夜夜撸| 国产激情久久老熟女| 少妇 在线观看| 欧美黄色片欧美黄色片| 热99re8久久精品国产| netflix在线观看网站| 波多野结衣av一区二区av| 亚洲七黄色美女视频| 在线播放国产精品三级| 乱人伦中国视频| 久久人妻熟女aⅴ| 国产单亲对白刺激| 亚洲成人手机| 亚洲精品成人av观看孕妇| www.自偷自拍.com| 丰满的人妻完整版| www.999成人在线观看| 美女高潮到喷水免费观看| 大香蕉久久网| 国产精品 国内视频| √禁漫天堂资源中文www| 成年人午夜在线观看视频| 国产亚洲精品第一综合不卡| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 免费看a级黄色片| 啦啦啦免费观看视频1| 亚洲久久久国产精品| 视频区图区小说| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 午夜福利欧美成人| 精品熟女少妇八av免费久了| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 色婷婷av一区二区三区视频| 久久香蕉精品热| 美女高潮到喷水免费观看| 久久草成人影院| 亚洲专区国产一区二区| 国产成人精品在线电影| 久久午夜综合久久蜜桃| 欧美av亚洲av综合av国产av| 后天国语完整版免费观看| 咕卡用的链子| 亚洲第一青青草原| 欧美色视频一区免费| 美国免费a级毛片| 国产免费av片在线观看野外av| 欧美日韩视频精品一区| 亚洲一区中文字幕在线| 国产一区二区激情短视频| 国产97色在线日韩免费| 亚洲精品在线美女| 性色av乱码一区二区三区2| 亚洲avbb在线观看| 国产在线一区二区三区精| 亚洲一码二码三码区别大吗| 啦啦啦在线免费观看视频4| 久久久国产欧美日韩av| 中文欧美无线码| 亚洲成人手机| 亚洲男人天堂网一区| 一进一出抽搐动态| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 午夜福利,免费看| 操出白浆在线播放| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 99热只有精品国产| 久久国产精品大桥未久av| 亚洲熟女精品中文字幕| 国产精品免费大片| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 9热在线视频观看99| 中文亚洲av片在线观看爽 | 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲五月婷婷丁香| 狂野欧美激情性xxxx| 亚洲av成人一区二区三| 日本黄色视频三级网站网址 | 精品第一国产精品| 热re99久久精品国产66热6| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 两个人看的免费小视频| 欧美日韩精品网址| av在线播放免费不卡| 天天添夜夜摸| 成人手机av| 正在播放国产对白刺激| a级毛片黄视频| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 久久精品国产综合久久久| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 制服诱惑二区| 久久国产精品影院| 69av精品久久久久久| 免费在线观看日本一区| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 婷婷丁香在线五月| 日本五十路高清| 在线观看免费日韩欧美大片| 激情在线观看视频在线高清 | 在线十欧美十亚洲十日本专区| www.999成人在线观看| 精品久久蜜臀av无| 亚洲少妇的诱惑av| 国产国语露脸激情在线看| 在线观看66精品国产| 成在线人永久免费视频| 两个人看的免费小视频| 在线永久观看黄色视频| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 宅男免费午夜| 大片电影免费在线观看免费| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 视频在线观看一区二区三区| 激情在线观看视频在线高清 | 97人妻天天添夜夜摸| 麻豆乱淫一区二区| 免费人成视频x8x8入口观看| 久久精品国产综合久久久| 一级a爱片免费观看的视频| 精品一品国产午夜福利视频| 亚洲精品在线观看二区| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 香蕉国产在线看| 热re99久久国产66热| 涩涩av久久男人的天堂| 叶爱在线成人免费视频播放| 9色porny在线观看| 午夜福利一区二区在线看| 亚洲欧美激情综合另类| 日韩免费av在线播放| 免费看十八禁软件| av免费在线观看网站| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 99久久99久久久精品蜜桃| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产亚洲欧美精品永久| 亚洲第一av免费看| 一级作爱视频免费观看| 动漫黄色视频在线观看| a级毛片在线看网站| 午夜福利影视在线免费观看| 国产男女超爽视频在线观看| 精品高清国产在线一区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产精品久久久人人做人人爽| 最新在线观看一区二区三区| av中文乱码字幕在线| 久久香蕉激情| 欧美亚洲日本最大视频资源| 欧美乱妇无乱码| www日本在线高清视频| 国产成人精品在线电影| 中文字幕高清在线视频| 女性生殖器流出的白浆| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产91精品成人一区二区三区| 国产区一区二久久| 国产精品亚洲av一区麻豆| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲专区中文字幕在线| 国产欧美亚洲国产| 香蕉国产在线看| 黄色a级毛片大全视频| 久久香蕉精品热| 久久久水蜜桃国产精品网| 亚洲欧美激情综合另类| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产人伦9x9x在线观看| 久久天堂一区二区三区四区| 久久ye,这里只有精品| 免费少妇av软件| 日本wwww免费看| 超碰97精品在线观看| 精品福利永久在线观看| 免费观看精品视频网站| ponron亚洲| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美国产精品va在线观看不卡| 午夜福利视频在线观看免费| 一夜夜www| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 三上悠亚av全集在线观看| 国产精品成人在线| 少妇 在线观看| 欧美在线一区亚洲| 精品福利观看| 色精品久久人妻99蜜桃| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 日本a在线网址| 香蕉久久夜色| 国产伦人伦偷精品视频| 亚洲专区字幕在线| 18禁美女被吸乳视频| 一本综合久久免费| 男女之事视频高清在线观看| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 在线看a的网站| 不卡av一区二区三区| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 国产亚洲精品一区二区www | 免费观看精品视频网站| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 9色porny在线观看| 黄片小视频在线播放| 成人国语在线视频| 国产亚洲av高清不卡| 90打野战视频偷拍视频| 91麻豆av在线| 国产亚洲一区二区精品| av有码第一页| 操美女的视频在线观看| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 黄网站色视频无遮挡免费观看| 1024视频免费在线观看| 在线观看舔阴道视频| 1024香蕉在线观看| 中亚洲国语对白在线视频| 久久性视频一级片| 欧美乱色亚洲激情| 国产主播在线观看一区二区| 亚洲免费av在线视频| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 一区二区日韩欧美中文字幕| 日本一区二区免费在线视频| 又黄又爽又免费观看的视频| 黄色女人牲交| 99国产精品一区二区蜜桃av | 韩国精品一区二区三区| 欧美精品一区二区免费开放| 香蕉久久夜色| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 日本wwww免费看| 9热在线视频观看99| 老汉色av国产亚洲站长工具| 99久久精品国产亚洲精品| 国产精品一区二区精品视频观看| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | avwww免费| 欧美中文综合在线视频| 另类亚洲欧美激情| 最新美女视频免费是黄的| 午夜影院日韩av| 久久人妻熟女aⅴ| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 久久草成人影院| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 美女高潮到喷水免费观看| av国产精品久久久久影院| 国产一区二区激情短视频| 一区二区三区国产精品乱码| 黑丝袜美女国产一区| 精品国产国语对白av| 午夜福利一区二区在线看| av一本久久久久| 他把我摸到了高潮在线观看| 我的亚洲天堂| 90打野战视频偷拍视频| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 国产一区二区三区综合在线观看| 午夜免费鲁丝| 国产精品一区二区在线观看99| netflix在线观看网站| 欧美激情高清一区二区三区| 757午夜福利合集在线观看| 亚洲av欧美aⅴ国产| 欧美日韩av久久| a级毛片在线看网站| 国产亚洲av高清不卡| 欧美精品一区二区免费开放| 久久人人97超碰香蕉20202| 午夜老司机福利片| 精品久久久久久,| av网站在线播放免费| 两个人免费观看高清视频| 色尼玛亚洲综合影院| 久久精品国产清高在天天线| 午夜免费鲁丝| 黑丝袜美女国产一区| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 大型av网站在线播放| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 久久久久国内视频| 中文字幕制服av| aaaaa片日本免费| 丁香欧美五月| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 男女免费视频国产| 国产亚洲av高清不卡| 亚洲熟女精品中文字幕| av中文乱码字幕在线| 精品欧美一区二区三区在线| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 免费观看精品视频网站| 国产精品av久久久久免费| 色婷婷久久久亚洲欧美| 欧美日韩成人在线一区二区| 久久人人97超碰香蕉20202| 在线av久久热| 国产精品国产av在线观看| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 欧美乱妇无乱码| 国产在视频线精品| 女人久久www免费人成看片| 91大片在线观看| 一区二区日韩欧美中文字幕| 黑人猛操日本美女一级片| 一a级毛片在线观看| 亚洲精品乱久久久久久| 国产精品影院久久| 男人操女人黄网站| 久热爱精品视频在线9| 国产亚洲精品久久久久5区| 国精品久久久久久国模美| 午夜福利在线免费观看网站| 成人永久免费在线观看视频| 久久精品91无色码中文字幕| 激情视频va一区二区三区| 日韩有码中文字幕| 亚洲国产精品sss在线观看 | 91精品国产国语对白视频| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 久久久久久免费高清国产稀缺| 免费在线观看黄色视频的| 久久久国产欧美日韩av| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 黄色视频,在线免费观看| 曰老女人黄片| 超色免费av| 欧美+亚洲+日韩+国产| 精品午夜福利视频在线观看一区| 欧美黄色片欧美黄色片| 亚洲欧美一区二区三区久久| av网站免费在线观看视频| 国产一区二区三区视频了| 极品人妻少妇av视频| 日韩精品免费视频一区二区三区| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国产精品av久久久久免费| 欧美不卡视频在线免费观看 | 国产精品久久电影中文字幕 | svipshipincom国产片| 老汉色av国产亚洲站长工具| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| cao死你这个sao货| 一级a爱视频在线免费观看| 男人的好看免费观看在线视频 | 免费在线观看完整版高清| 看黄色毛片网站| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | videosex国产| 曰老女人黄片| 欧美日韩一级在线毛片| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 久久午夜综合久久蜜桃| 天天添夜夜摸| 亚洲五月色婷婷综合| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产一区在线观看成人免费| 9色porny在线观看| 香蕉丝袜av| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 亚洲av欧美aⅴ国产| 成年版毛片免费区| 一级作爱视频免费观看| tube8黄色片| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 久久人人97超碰香蕉20202| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 午夜福利视频在线观看免费| 久久国产精品人妻蜜桃| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 丝袜美足系列| 天天添夜夜摸| 久久国产精品影院| 极品人妻少妇av视频| av欧美777| 丰满迷人的少妇在线观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 一级黄色大片毛片| 性少妇av在线| 久久中文看片网| 看黄色毛片网站| 最近最新免费中文字幕在线| 韩国精品一区二区三区| www.熟女人妻精品国产| 亚洲人成77777在线视频| 精品福利观看| 热99re8久久精品国产| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 天天操日日干夜夜撸| 动漫黄色视频在线观看| 国产单亲对白刺激| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 一a级毛片在线观看| 欧美最黄视频在线播放免费 | 久久久久久久精品吃奶| 中文字幕制服av| 99热网站在线观看| 欧美黑人精品巨大| 国产成人免费无遮挡视频| 久久99一区二区三区| 国产高清视频在线播放一区| 777米奇影视久久| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 99热国产这里只有精品6| 日韩欧美国产一区二区入口| 91麻豆av在线| 另类亚洲欧美激情| 黄色a级毛片大全视频| 午夜福利一区二区在线看| 色精品久久人妻99蜜桃| 国产精品99久久99久久久不卡| 日韩人妻精品一区2区三区| 99国产精品一区二区三区| 这个男人来自地球电影免费观看| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 在线播放国产精品三级| 国产精品二区激情视频| 美女福利国产在线| 天天添夜夜摸| 亚洲av美国av| 成人精品一区二区免费| 黄色视频不卡| 婷婷丁香在线五月| 国产高清激情床上av| 国产精品电影一区二区三区 | 午夜成年电影在线免费观看| 亚洲,欧美精品.| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 美女国产高潮福利片在线看| 99riav亚洲国产免费| 91字幕亚洲| 欧美一级毛片孕妇| 国产欧美日韩一区二区三| 淫妇啪啪啪对白视频| 色94色欧美一区二区| 日韩视频一区二区在线观看| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 国产精品久久久久久人妻精品电影| a级毛片黄视频| 黄片大片在线免费观看| 老汉色∧v一级毛片| av福利片在线| 亚洲成人手机| 精品乱码久久久久久99久播| 久久青草综合色| 99精国产麻豆久久婷婷| 9热在线视频观看99| 久久九九热精品免费| 乱人伦中国视频| 高清av免费在线| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 黑人操中国人逼视频| 大型av网站在线播放| 妹子高潮喷水视频| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产xxxxx性猛交| 国产高清国产精品国产三级| 五月开心婷婷网| www日本在线高清视频| 国产精品偷伦视频观看了| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| av片东京热男人的天堂| 久热这里只有精品99| 亚洲色图综合在线观看| 男女免费视频国产| 亚洲精品国产区一区二| 欧美黄色淫秽网站|