多级神经网络在轴承故障诊断中的应用

该文档介绍了一种基于多级神经网络的滚动轴承故障分类方法，旨在提升工业生产中轴承故障的检测精度和效率。通过结合改进的感知器、动态路由算法和随机优化算法，构建了一个集成的多级神经网络模型。 在故障诊断过程中，首先对原始轴承振动信号数据库进行样本扩充，利用随机截取的故障轴承振动信号，并根据轴承的受损位置、受损点直径和加速度传感器的采样位置进行分类。接着，在多层感知器网络中应用dropout算法来构建故障特征提取网络，将提取到的标量故障特征序列转化为向量形式的初级胶囊输入。 然后，通过线性变换将初级胶囊的输入向量转换为高级胶囊的输入，利用动态一致性路由算法进行多次迭代，以确定高级胶囊的输入向量与故障标签向量之间的耦合系数，从而找出最佳的故障特征传输路径。依据这些耦合系数，可以预测轴承的故障类别。 网络的优化过程通过目标函数对比故障标签与预测结果的一致性，计算网络预测损失。使用反向传播算法计算权值误差，再由Adam参数优化算法更新权重参数，并应用自适应学习速率算法选择最佳学习速率，使模型预测向量更接近实际故障类别标签。 实验部分，研究者将凯斯西储的故障轴承基准数据按照受损位置、直径和采样位置分为A、B、C、D、E五类，并在每类数据库上进行MATLAB数值仿真，模型的平均精度达到99%以上，显著优于传统算法ADCNN的98.10%精度，证明了该模型在轴承故障诊断与分类上的高效性和高精度。 总结来说，这篇文档提出了一个创新的多级神经网络模型，该模型能够准确地识别和分类轴承的故障状态，对预防工业生产事故、保障生产安全具有重大意义。其在实际应用中的优秀表现，展示了深度学习技术在机械设备故障诊断领域的巨大潜力。