基于LE和DBN算法的轴承故障信号特征提取及诊断

为了提高机械传动系统的运行稳定性,提出了一种基于半监督拉普拉斯特征映射(semisupervised laplacian eigenmap, SLE)和深度置信网络(deep belief network, DBN)算法的故障信号特征提取方法。选择SLE算法提取高维振动信号的流形参数,在DBN内输入流形学习数据实现特征数据二次挖掘的过程,完成不同故障的分类。研究结果表明:采用SLE-DBN模型进行处理时达到了比其余模型更优性能。采用SLE算法可以显著缩短SLE-DBN组合模型运算时间。训练集样本进行识别得到的准确率接近100%,表明模型能够对训练数据起到良好的拟合效果。SLE算法相对MCA与PCA算法表现出了更优特征提取性能,当设置合适参数时可以获得近100%的准确率。当有标签样本数量介于60～120时,DBN网络相对CNN网络表现出了更优分类性能。SLE-DBN模型对于别轴承故障诊断方面都达到了理想分类精度以及实现快速识别的要求。