丁家满， 吴晔辉， 罗青波， 杜 奕

(1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500；2. 昆明理工大学 城市学院，昆明 650051)

故障诊断方法可分为基于模型的方法、基于信号的方法、混合/主动方法和数据驱动方法[1]。其中，基于数据驱动方法通过收集大量的历史数据来建立故障诊断模型。近年来，海量故障数据[2]的收集也为数据驱动的故障诊断方法提供了新的机遇，并受到越来越多的研究者和工程师的重视。常用的故障诊断方法有：支持向量机(support vector machine，SVM)，K近邻(k-nearest neighbor，KNN)，人工神经网络(artificial neural network，ANN)等，诊断效果主要取决于故障特征能否准确地反映出故障类型的本质区别[3]。

对于海量数据的故障诊断，传统的智能诊断方法上存在的主要问题是使用的模型架构较浅，模型泛化能力不足，从而限制了故障诊断能力[4]。而深度神经网络(deep neural networks，DNN)由于能够解决传统人工智能方法无法解决的问题而受到广泛的关注[5]。深度神经网络学习方式通常从原始数据出发，通过不断地迭代，自适应地将输入转换为更高、更抽象的表示层，从而达到更加精准的分类效果[6]。

近年来，国内外学者也开始将深度神经网络学习应用在故障诊断领域中，文献[7]提出了基于分层卷积网络的滚动轴承诊断方法，通过设计学习架构提取故障数据的特征，优化了卷积计算过程。文献[8]针对不同转速和随机噪声提出了一种无先验知识的机械数据深度自适应学习网络，又称Lifting Net，该模型能够对原始信号数据实现分层特征学习，并成功地对机械故障数据进行了分类。……