堆叠自编码网络性能优化及其在滚动轴承故障诊断中的应用

作者：张西宁; 向宙; 夏心锐; 李立帆

来源：西安交通大学学报, 2018, 52(10): 49-87.

• 故障诊断
• 堆叠自编码网络
• 标准化
• 滚动轴承

为了解决堆叠自编码网络在参数较多时的梯度弥散问题,对网络每层的编码值进行了统计分析,发现大部分分布于激活函数的饱和区,这直接导致了神经元权值梯度的消失。为此,引入了一种标准化策略,将神经元按照样本进行归一化,然后引入两个待学习参数进行缩放和平移,最后通过激活函数输出到下一级神经元。运用带标准化的堆叠自编码网络进行滚动轴承故障诊断,将振动信号的频谱输入到网络中。与普通堆叠自编码网络相比,该标准化策略可有效地使网络编码值均匀分布,如将第一层编码值的熵从0.88bit提高到了16.29bit。带标准化的堆叠自编码网络可有效提高网络的抗噪能力和训练速度:在凯斯西储大学滚动轴承数据集上,当人为添加噪声信号的信噪比为0dB时,识别正确率从16.18%提高到了100%;在实验室实测数据集上,不仅训练时间下降了37.22%,而且识别正确率从97.93%提高到了99.95%。对网络的编码值进行分析以及引入的标准化策略,可为科研技术人员构建堆叠自编码网络时提供参考,也为滚动轴承故障诊断提供了一种策略。

• 单位
  西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室