丁春嶸 周雨軒 胡 浩 唐 剛*

(1.神華鐵路裝備有限責(zé)任公司， 滄州 061113； 2.北京化工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 北京 100029)

引 言

隨著我國工業(yè)化水平的不斷推進(jìn)，機(jī)械裝備正朝著集成化、現(xiàn)代化和智能化的方向不斷發(fā)展[1]。在眾多機(jī)械設(shè)備中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械在諸如航空航天、石油化工等領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，因而也對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行的安全性和可靠性提出了更高的要求。滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成部分，對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷受到廣泛關(guān)注[2-3]。常用的滾動(dòng)軸承故障診斷方法有油液分析法、溫度監(jiān)測法、聲發(fā)射法以及振動(dòng)信號(hào)分析法等。伴隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)水平的顯著提升以及對(duì)設(shè)備智能化要求的提高，近年來在故障診斷領(lǐng)域涌現(xiàn)出許多智能化的故障診斷方法，如專家診斷系統(tǒng)、模式識(shí)別診斷、灰色系統(tǒng)理論診斷和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法[4]。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有并行處理與自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，以及較好的魯棒性等特點(diǎn)，在機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領(lǐng)域成為研究熱點(diǎn)[5]。

在許多基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)是一種使用卷積運(yùn)算處理網(wǎng)絡(luò)輸入且可具有深層結(jié)構(gòu)的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有代表性的網(wǎng)絡(luò)模型之一。長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(long short term memory network, LSTM)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network, RNN)一種改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)模型，主要用于處理長時(shí)連續(xù)信號(hào)，可有效提取其中的時(shí)序特征信息。這兩類網(wǎng)絡(luò)模型在機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷中具有較為廣泛的應(yīng)用。周林春等[6]將測得的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)變換為時(shí)頻復(fù)數(shù)矩陣作為模型的輸入，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到復(fù)數(shù)域中，提高了滾動(dòng)軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。閆佳瑛等[7]將滾動(dòng)軸承信號(hào)經(jīng)變分模態(tài)分解后，篩選出模態(tài)分量和原始信號(hào)，再將其重構(gòu)成特征矩陣作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，使故障識(shí)別的準(zhǔn)確率得以提升。張建付等[8]基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合小波包變換提出一種網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承的故障診斷。杜小磊等[9]基于自編碼器和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型提出一種滾動(dòng)軸承故障診斷方法，可有效識(shí)別出多種故障類型及故障程度。陳偉等[10]將隨機(jī)搜索算法融入到長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型中，不僅提高了滾動(dòng)軸承故障診斷的精度，且所提方法具有較高的魯棒性。

滾動(dòng)軸承出現(xiàn)故障后，隨著時(shí)間的推移繼續(xù)運(yùn)行，故障也會(huì)不斷演化。因此可以認(rèn)為在測得的連續(xù)振動(dòng)信號(hào)中含有豐富的時(shí)序信息，而先前常用的一些基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法無法充分提取到這些時(shí)序信息，使得診斷效果受到一定條件的制約。對(duì)于故障診斷而言，測得的滾動(dòng)軸承連續(xù)振動(dòng)信號(hào)中并非全部是有效信號(hào)，部分信號(hào)甚至?xí)?duì)診斷精度有負(fù)面效果，而常用的一些基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法又無法有效識(shí)別出這些有效信息，并且當(dāng)數(shù)據(jù)集較大時(shí)，時(shí)序信息過長會(huì)導(dǎo)致循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率降低，甚至出現(xiàn)模型失效。上述原因均嚴(yán)重制約著滾動(dòng)軸承智能故障診斷方法的實(shí)際應(yīng)用。

為了解決這一問題，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)這兩類故障診斷網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢，本文提出一種多重特征提取的深度網(wǎng)絡(luò)模型用于滾動(dòng)軸承的故障診斷。將滾動(dòng)軸承的原始振動(dòng)信號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，通過多層卷積與長短時(shí)記憶層提取信號(hào)中的深層與時(shí)序故障特征信息，有效完成了多種故障模式的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承的智能故障診斷。

1 深度特征提取網(wǎng)絡(luò)

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最先應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用于圖像分類問題，通過多層卷積運(yùn)算提取輸入圖像的特征，最終輸出一組可以表征圖像內(nèi)容的分類概率。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個(gè)基本組成部分：卷積層，用于提取局部特征;池化層，用于數(shù)據(jù)降維；全連接層，用于輸出模型的結(jié)果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以具有較為深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這也就決定了其可以在特征提取時(shí)提取到數(shù)據(jù)中更為深層的特征，為后續(xù)的故障診斷提供有力幫助。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用多存在兩種形式：一是基于最初計(jì)算機(jī)視覺方向的二維應(yīng)用，將一維振動(dòng)信號(hào)通過分段重組的信號(hào)處理方法或是一些時(shí)頻變換方法轉(zhuǎn)換為二維矩陣作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，提取其中的故障特征信息進(jìn)而完成故障診斷；二是一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)的輸入是一個(gè)向量和一個(gè)卷積核，輸出也是一個(gè)向量，可以計(jì)算信號(hào)中的延遲積累。以滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)為例，這是一種包含時(shí)序信息的信號(hào)。在采集振動(dòng)信號(hào)的過程中，當(dāng)出現(xiàn)故障后隨著時(shí)間的推移故障也會(huì)不斷演化，測得的振動(dòng)信號(hào)中也會(huì)包含更多的故障特征信息，利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效提取此類時(shí)序信息，得到較高的診斷精度。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取過程是將卷積層和池化層交替排列逐層進(jìn)行的。假設(shè)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承信號(hào)為X，則信號(hào)在卷積層內(nèi)的特征映射可以表示為

(1)

數(shù)據(jù)經(jīng)卷積層運(yùn)算后，輸入到池化層中。該步驟的主要作用一是將經(jīng)卷積獲得的高維特征降維處理，提高運(yùn)算效率且可避免后續(xù)運(yùn)算的過擬合；二是獲得特征不變性，有效提高了模型的泛化能力。

1.2 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于處理包含時(shí)序信息的數(shù)據(jù)，其一不足是受神經(jīng)元短時(shí)記憶的影響較大，即當(dāng)處理一條較長的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，很難將數(shù)據(jù)信息從較早的時(shí)間步向后傳遞。為了解決“短時(shí)記憶”這一問題，人們提出了長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，在該網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)部具有被稱為“門”的運(yùn)算機(jī)制，可以調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)在傳遞過程中的信息流。這種“門”的運(yùn)算機(jī)制可以選擇性地保留時(shí)序數(shù)據(jù)中的重要信息。長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)主要包含3個(gè)部分：遺忘門層，用于選擇忽略部分傳遞過來的長期信息；輸入門層，用于傳遞當(dāng)前狀態(tài)中的長期狀態(tài)給下一個(gè)同層節(jié)點(diǎn)；輸出門層，用于輸出網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果。長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)最早應(yīng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的語音識(shí)別、語音合成及生成文本方面，鑒于前文提到在測得的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)中包含豐富的故障數(shù)據(jù)時(shí)序特征信息，因此使用長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)處理滾動(dòng)軸承故障信號(hào)，可以提取相對(duì)更多的故障特征信息。圖1為長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)單元簡圖，其基本結(jié)構(gòu)包括遺忘門、輸入門及輸出門。

圖1 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.1 Internal structure of the LSTM

首先，數(shù)據(jù)經(jīng)過遺忘門。數(shù)據(jù)輸入到長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型中后，先經(jīng)過遺忘門，這一機(jī)制的作用是篩選上一時(shí)刻的單元狀態(tài)，選擇性地保留信息至當(dāng)前單元，其數(shù)學(xué)公式描述為

ft=σ(wxf·xt+whfht-1+bf)

(2)

其次，數(shù)據(jù)經(jīng)過輸入門。數(shù)據(jù)經(jīng)遺忘門選擇性地篩選后，保留下來的信息繼續(xù)向下傳遞至輸入門，在輸入門中通過激活函數(shù)運(yùn)算來更新當(dāng)前的單元狀態(tài)，此步驟決定要保留輸入數(shù)據(jù)的哪些信息，其數(shù)學(xué)公式描述為

it=σ(wxi·xt+whi·ht-1+bi)

(3)

最后，數(shù)據(jù)經(jīng)過輸出門。輸出門用于控制數(shù)據(jù)經(jīng)選擇后的最終輸出，輸出門及單元輸出的數(shù)學(xué)描述為

ot=σ(wxo·xt+who·ht-1+bo)

(4)

ht=ot·tanh(ct)

(5)

式中，遺忘門、輸入門和輸出門的權(quán)值參數(shù)σ均在0到1之間，wxf、whf為遺忘門變量參數(shù)，wxi、whi為輸入門變量參數(shù)，wxo、who為輸出門變量參數(shù)，ht-1為上一時(shí)刻從門中的輸出，ct為單元狀態(tài)，xt為當(dāng)前單元的輸入，bf、bi、bo分別為遺忘門、輸入門和輸出門的偏置數(shù)值。

1.3 深度特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本文提出一種多重特征提取的網(wǎng)絡(luò)模型用于滾動(dòng)軸承的故障診斷，該網(wǎng)絡(luò)模型的具體結(jié)構(gòu)參數(shù)如圖2所示。

圖2 深度特征提取網(wǎng)絡(luò)信號(hào)處理流程Fig.2 Flowchart of the deep feature extraction network

多重特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型各自的優(yōu)點(diǎn)，除了可以提取滾動(dòng)軸承的深層特征信息之外，還能夠提取到輸入數(shù)據(jù)中更加豐富的時(shí)序信息。在卷積層中使用分組卷積代替普通卷積，相較于常見的CNN卷積特征提取過程，可以有效避免冗余特征信息的干擾，使得模型在較少的參數(shù)下就可以提取到更多的特征信息。此外，采用分組卷積的全局加權(quán)池化，可以有效保留LSTM層提取到的時(shí)序特征信息，為后續(xù)故障樣本分類提供較多的判據(jù)。

使用交叉熵函數(shù)作為智能診斷網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)，將損失值作為優(yōu)化目標(biāo)，通過多次迭代獲得具有較高診斷精度的分類模型，交叉熵函數(shù)的數(shù)學(xué)公式表示為

(6)

式中，p(xi)表示真實(shí)概率分布，q(xi)表示預(yù)測概率分布。

將原始的滾動(dòng)軸承信號(hào)劃分樣本后作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，先輸入至卷積層中進(jìn)行深度特征提取，然后輸入至長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算單元用以捕捉振動(dòng)信號(hào)中的動(dòng)態(tài)時(shí)序信息，最后經(jīng)歸一化指數(shù)函數(shù)(Softmax函數(shù))進(jìn)行數(shù)據(jù)多分類進(jìn)而完成滾動(dòng)軸承故障診斷過程。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)

圖3為凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)示意圖，實(shí)驗(yàn)臺(tái)主要由驅(qū)動(dòng)電機(jī)、扭矩傳感器/編碼器、測功機(jī)、加速度傳感器以及控制電子設(shè)備組成。測試軸承用于支撐電機(jī)軸。實(shí)驗(yàn)所使用軸承型號(hào)為6205-2RS JEM SKF，軸承外徑52 mm，滾動(dòng)體直徑7.9 mm，節(jié)圓直徑39 mm。

圖3 滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.3 Rolling bearing fault test bench

2.2 滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)

在圖3所示的實(shí)驗(yàn)裝置上進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)，通過電火花加工的方式生成實(shí)驗(yàn)軸承單點(diǎn)故障，在滾動(dòng)軸承的內(nèi)圈、滾動(dòng)體及外圈的不同角度分別加工出損傷。本文實(shí)驗(yàn)設(shè)置加工出的故障直徑分別為0.18 mm、0.36 mm、0.53 mm，故障實(shí)驗(yàn)的采樣頻率為12 kHz，轉(zhuǎn)速為1 797 r/min，加載條件為0 HP，共采集到9類故障信號(hào)和1類正常運(yùn)行狀態(tài)下的驅(qū)動(dòng)端軸承振動(dòng)信號(hào)。

經(jīng)滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)測得的10種健康狀態(tài)的信道狀態(tài)信息如圖4所示。由圖可知在測得的振動(dòng)信號(hào)中信道狀態(tài)信息存在交叉現(xiàn)象，除少數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)外，大部分?jǐn)?shù)據(jù)的分布具有相似性，這為后續(xù)的分類診斷任務(wù)增加了難度。

圖4 信道狀態(tài)信息圖(10種健康狀態(tài))Fig.4 Channel state information diagram (10 health states)

將凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障實(shí)驗(yàn)中測得的10種健康狀態(tài)的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)劃分訓(xùn)練樣本，之后輸入到網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，確定最佳的超參數(shù)值，再將全部數(shù)據(jù)以1 024個(gè)點(diǎn)為一個(gè)原始數(shù)據(jù)向量進(jìn)行樣本集劃分，進(jìn)而輸入到網(wǎng)絡(luò)模型中。輸入數(shù)據(jù)經(jīng)卷積層和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)門單元特征提取后，提取到的不同健康類別的特征信息再輸入到Softmax函數(shù)中完成10分類任務(wù)。設(shè)置的迭代次數(shù)為50次，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率為0.01，批次大小為128。樣本總數(shù)為500個(gè)，其中訓(xùn)練集350個(gè)樣本，測試集150個(gè)樣本。整個(gè)過程使用的深度學(xué)習(xí)框架為谷歌公司開發(fā)的端到端開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。

2.3 深度特征提取網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果分析

模型對(duì)振動(dòng)信號(hào)分類的損失率與準(zhǔn)確率結(jié)果分別如圖5、6所示。圖5表示的是將數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)模型后，模型的損失率隨著迭代次數(shù)的變化情況。圖6表示的是將振動(dòng)信號(hào)劃分訓(xùn)練集與測試集樣本輸入到模型中后，其10分類精度隨迭代次數(shù)的變化過程。由圖可知模型進(jìn)行15次迭代即可獲得較低的分類損失率與較高的分類精度，表明本文模型具有較好的收斂效果，且模型穩(wěn)定后的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。

圖5 模型損失率隨迭代次數(shù)的變化Fig.5 Model loss ratio with different epochs

圖6 模型分類精度隨迭代次數(shù)的變化Fig.6 Classification accuracy with different epochs

分析圖5和圖6的訓(xùn)練結(jié)果可知，所提的深度特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的收斂效率，且分類精度較高。由圖可以看到當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到10次時(shí)，模型已基本完成了收斂，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到15次時(shí)模型就首次達(dá)到100%的10分類準(zhǔn)確率，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到30次時(shí)，所提方法的多分類準(zhǔn)確率穩(wěn)定在100%。此外，當(dāng)模型學(xué)習(xí)迭代到20～30次時(shí)，其分類準(zhǔn)確率有輕微下降，約為0.97。出現(xiàn)這種現(xiàn)象可能是由模型首次獲得了某種健康狀態(tài)下的振動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)致，但隨著迭代次數(shù)的增加，這一問題會(huì)自行消失。值得一提的是本文的預(yù)訓(xùn)練及10分類任務(wù)均是在筆記本電腦上完成，訓(xùn)練一個(gè)批次的樣本耗時(shí)均在10s以內(nèi)，進(jìn)一步說明了方法的簡便性，為未來擴(kuò)大應(yīng)用范圍與使用場景奠定了基礎(chǔ)。

2.4 方法對(duì)比

小波分析是滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)處理領(lǐng)域中常用的一種時(shí)頻分析方法，使用小波變換來處理振動(dòng)信號(hào)時(shí)其時(shí)頻域的分辨率取決于分解尺度，因此可以得到振動(dòng)信號(hào)中更細(xì)微的時(shí)頻特征，該方法在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)故障診斷領(lǐng)域也有較為廣泛的應(yīng)用[11-12]。膠囊網(wǎng)絡(luò)是近年來提出的一種新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由于該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有平移同變性，在提取深度特征的同時(shí)還可以保留提取特征的相位信息，因此越來越多的研究者將其應(yīng)用在滾動(dòng)軸承的故障診斷領(lǐng)域[13-14]。有學(xué)者結(jié)合這兩種方法各自的優(yōu)勢提出一種基于時(shí)頻域改進(jìn)的膠囊網(wǎng)絡(luò)用于處理滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障診斷[15]。

將小波時(shí)頻膠囊網(wǎng)絡(luò)模型用于本文的故障診斷任務(wù)，并與所提模型進(jìn)行對(duì)比。將測得的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)小波變換時(shí)頻分析處理后用作膠囊網(wǎng)絡(luò)的輸入，所得分類精度如圖7所示。由圖可知，該方法的穩(wěn)定分類精度約為0.75，且模型精度在訓(xùn)練初期有較大的波動(dòng)。因此在本文涉及的分類任務(wù)中，相較于本文所提方法，該方法在精度及模型的魯棒性方面表現(xiàn)欠佳。

圖7 小波時(shí)頻膠囊網(wǎng)絡(luò)模型分類精度Fig.7 Classification accuracy of the wavelet time frequency capsule network

圖8 CNN與LSTM方法的分類精度Fig.8 Classification accuracies of CNN and LSTM

為了進(jìn)一步說明所提方法的有效性，分別對(duì)CNN和LSTM進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，兩種方法在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)如圖8所示。可以看出，圖8(a)中的CNN網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過約45次迭代后可以獲得接近100%的分類精度，然而對(duì)比圖6，與本文方法相比達(dá)到同樣的精度CNN故障診斷模型需要更多的迭代次數(shù)，這意味著在進(jìn)行故障診斷時(shí)需要更長的時(shí)間。圖8(b)中的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過約50次迭代后可以獲得0.95左右的分類精度。從上述模型達(dá)到穩(wěn)定精度所需的迭代次數(shù)以及最終的分類精度值來看，本文方法的效果更好。

3 結(jié)論

本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可自動(dòng)識(shí)別提取深層特征和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型可識(shí)別長連續(xù)信號(hào)中時(shí)序特征信息的優(yōu)點(diǎn)，提出一種深度特征提取網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)中故障信息的提取，避免了手動(dòng)特征提取過程，提高了方法的時(shí)效性，并且在滾動(dòng)軸承故障特征提取過程中，除了提取振動(dòng)信號(hào)中的深層特征，還提取了其中的時(shí)序故障特征作為后續(xù)診斷的判據(jù)。以凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)作為方法驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括3種不同程度的故障數(shù)據(jù)用以模擬現(xiàn)實(shí)中的故障演化過程，將其中的10種健康狀態(tài)數(shù)據(jù)一同作為所提網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，在經(jīng)過30次左右的迭代訓(xùn)練后獲得了100%的分類精度，表明本文方法具有優(yōu)異的故障診斷性能，且有效降低了智能故障診斷模型的復(fù)雜度。