基于信息融合的稀疏自编码故障诊断

针对目前大多数机械故障诊断中单一振动加速度信号特征提取对先验知识要求高和对时域、频域信息利用不充分等问题，提出了一种基于信息融合的稀疏自编码故障诊断方法。首先，对振动加速度信号进行频域积分得到速度和位移信号，同时计算加速度信号的频谱；其次，将频谱、速度、位移三种信号融合成一个复合信号；最后，将复合信号作为稀疏自编码网络的输入进行深度特征提取，利用SoftMax分类器进行状态识别。通过调整不同比例的输入信息来调整模型，并与传统的稀疏自编码故障诊断模型相比，结果表明，所提方法能有效识别滚动轴承故障和RV行星轮故障，且在减少网络层数的同时能够提高识别准确率。