CAPSO优化的DAEN在轴承故障诊断中的高精度策略

本文主要探讨了在滚动轴承故障诊断领域的一种创新性应用，即改进的深度自动编码器网络（Deep Auto-Encoder Network, DAEN）。传统轴承故障诊断方法在有效特征提取上存在不足，因此研究者针对这一问题提出了一个结合云自适应粒子群优化（Cloud Adaptive Particle Swarm Optimization, CAPSO）的DAEN模型。CAPSO作为一种全局优化算法，其随机性和稳定性被用来优化DAEN的连接权重，减少了权重约束，使得特征提取过程更加自适应和高效。 首先，对CAPSO和DAEN进行了深入分析，DAEN作为一种无监督学习模型，通过层次结构逐步降低数据维度，从而提取出数据的内在表示，这在处理复杂信号如轴承振动信号时具有潜在的优势。CAPSO则能有效地搜索优化空间，寻找到DAEN权重的最佳配置，以最大限度地捕捉到轴承故障的特征模式。 作者构建了CAPSO-DAEN故障诊断模型，通过CAPSO的优化，使得DAEN能够更精确地识别和区分不同类型的轴承故障，提高了诊断的准确性。然后，模型引入Softmax分类器，这是一个多分类概率估计算法，用于将DAEN编码后的特征映射到对应的故障类别，确保了诊断过程的高效性和结果的可靠性。 实验结果显示，相比于传统的基于DAEN、支持向量机（SVM）和反向传播算法（BP）的诊断方法，采用CAPSO优化的DAEN在滚动轴承故障诊断中取得了显著的提升。它不仅提高了诊断精度，而且表现出更好的稳定性，这意味着该方法在实际应用中具有更强的鲁棒性和可靠性。 这篇论文提供了一种新颖的滚动轴承故障诊断策略，利用CAPSO优化的DAEN网络有效地提取和分类故障特征，对于提高工业设备的健康监测和维护具有重要的实践价值。在未来的研究中，可以进一步探索其他深度学习技术与传统优化算法的融合，以实现更精准和实时的故障诊断。