摘要：提出一种基于栈式降噪自编码网络的故障诊断方法,把深度学习应用于设备故障诊断。建立深层网络模型,采取逐层贪婪编码的方式进行预训练,实现高维深层故障特征的自适应提取和挖掘,再使用反向传播算法对模型进行监督式微调。方法集成了特征提取和状态分类两大步骤,摆脱了传统机器学习方法对人为提取样本特征的依赖,并有效克服梯度消失、局部极值等问题。通过滚动轴承数据实验,验证该方法对故障的识别能力和泛化能力。

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