基于多模态堆叠自动编码器的感应电机故障诊断

针对感应电机多源监测数据利用率不高,难以有效融合多传感器信息进行电机故障的准确识别等问题,提出了一种多模态堆叠自动编码器模型(MSAE)。该模型直接从原始信号中获取其最为显著的特征向量,有效减少了手动提取特征指标造成的故障信息遗漏,并能学习到多源信号的共享表示实现多源融合的故障诊断,为融合多传感器信息的设备故障诊断提供了新思路。实验证明,与使用单一传感器信息的堆叠自动编码器模型、具有同样隐藏层结构的多层感知机以及使用手动提取特征的支持向量机相比,提出模型具有最高的诊断准确率(94.84%),并在振动信号被噪声损坏的情况下展现了良好的适应性。因此该方法可用于多传感器融合的感应电机故障诊断。