摘要： 针对滚动轴承振动信号多域特征数据维数较高的问题,采用自动编码器(Auto-Encoder, AE)对特征数据进行降维处理,实现故障诊断。该方法首先提取滚动轴承振动信号中的特征数据,其次通过自动编码器对特征数据进行降维,最后将降维后的数据用于训练BP(Back Propagation)神经网络,并进行故障诊断。为验证自动编码器对特征数据降维能力的稳健性,对含噪信号特征数据进行了自动编码器降维和滚动轴承故障诊断。结果表明,自动编码器可以获得滚动轴承高维特征数据的有效低维表示,并且保证了故障诊断的精度,对于含噪信号特征数据降维有较强的适用性,可为其他机械复杂数据下故障诊断的降维提供参考。
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