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滚动轴承故障诊断的自适应PReLU-DBN优化方法( An Optimized Adaptive PReLU-DBN for Rolling Element Bearing Fault Diagnosis )
G Niu X Wang M Golda S Mastro B Zhang
滚动轴承是工业旋转机械的关键部件。轴承的故障和失效会导致机器性能下降，甚至造成灾难。因此，准确有效地进行轴承故障诊断具有重要意义。基于深度学习的方法在轴承诊断中有很好的应用前景。它们能够高效地提取故障信息，进行准确的诊断。然而，深度学习网络的结构往往是通过试错来确定的，既耗时又缺乏理论指导。此外，传统的深度学习方法存在诊断准确率低、学习效率低的问题。针对这些问题，本文提出了一种基于主元分析和参数校正线性单元激活层的自适应深度信念网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法结合粒子群优化算法，得到了具有较高精度和收敛速度的最优DBN结构。通过对圆锥滚子轴承的实验以及与现有方法的比较研究，验证了该方法的有效性和准确性。
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