杨大炼， 张帆宇， 李仁杰， 张宏献,2， 陶 洁

(1.湖南科技大学 机械设备健康维护湖南省重点实验室，湖南 湘潭 411201；2. 柳州工学院，广西 柳州 545006； 3. 湖南科技大学 计算机科学与工程学院，湖南 湘潭 411201)

双转子系统是现代航空发动机、永磁双转子电机、双转子风力发电机等重大装备的关键核心部件[1]，转子不对中是其主要的故障形式，不仅导致整机振动过大，甚至引起整个装备损坏停机，造成安全事故[2]。对双转子不对中故障进行准确识别及其重要，但由于双转子结构复杂，不对中形式耦合多样，故障信号呈现高维非线性特性，传统的故障诊断方法难以准确识别。

Hinton等[3]提出了深度置信网络(deep belief network，DBN)，很好地解决了特征提取与学习及深层网络训练易陷入局部极小值的问题，具有极强的非线性信息表达能力和判别能力，已在图像识别、声音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展[4-6]。DBN是一种具有多隐层的概率生成模型，与传统“浅层学习”模型的本质区别在于：通过多隐含层的神经网络，无监督地从输入数据中学习出更多隐含的特征，避免人工特征选取的困难，不但可以很好的过滤噪声，提取出不对中振动数据的细微故障特征，还能降低数据的维度[7]。

由于具有良好的特征表征能力，DBN受到诸多学者的关注，并被应用到机械故障诊断中。如赵光权[8]、李巍华[9]、杨宇[10]、Shao[11]将DBN应用到轴承的故障诊断，获得较好的识别率；李本威等[12]验证了DBN用于涡扇发动机故障诊断的精度明显优于其它方法；……