基于动态增添法的DBN滚动轴承故障诊断

作者:高庆生; ***; 梁珊
来源:南昌航空大学学报(自然科学版), 2021, 35(02): 92-99.
DOI:10.3969/j.issn.2096-8566.2021.02.014

摘要

针对深度信念网络(DBN)层数的不确定性而导致故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于动态增添算法的DBN诊断方法。首先通过动态增添算法确定隐含层层数,之后按照逐层递减原则,设置模型的隐含层神经元节点数目;并以滚动轴承为研究对象,通过分析其训练样本与测试样本的分类误差曲线,来表明基于动态增添算法的DBN方法对滚动轴承故障的诊断精度,并针对不同深度DBN模型的诊断性能进行对比,证明了本方法在滚动轴承故障诊断方面优势明显。

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