陈功胜，唐向红，1b，2，陆见光，1b，2，杨瑞恒

(1.贵州大学 a.现代制造技术教育部重点实验室; b.机械工程学院， 贵阳 550025； 2.贵州省公共大数据重点实验室， 贵阳 550025)

滚动轴承在机械设备中占据着举足轻重的地位，通常也是机械设备中最容易出现故障的部分[1]，据机械故障统计，旋转机械中的滚动轴承故障比例占据了机械故障的40%[2-3]。因此，开展轴承故障诊断研究具有重要意义。

传统故障诊断方法是提取传感器采集原始振动信号中的有用特征，常用的方法有：短时傅里叶变换(STFT)[4]，包络分析(EA)[5]，小波变换(WT)[6]等。传统的方法是基于理论出发对问题进行分析，虽然在原理上具备可解释性，但诊断精度低。随着“互联网+智能制造”的快速发展，以数据驱动的机器学习方法逐渐应用到故障诊断中。如SVM[7]，朴素贝叶斯[8]，K最近邻[9]等，与传统信号处理方法不同，这些算法在诊断精度及直观性方面都有较大的提升，但也需要更高的计算能力。这类方法在很大程度上取决于人工特征提取的质量，这就依赖于专家经验和先验知识[10]。

因此，为了克服这一问题，实现特征自提取。近些年，一些学者将深度学习技术应用到故障诊断领域的研究，如深度置信网络(DBN)、深度自动编码器(DAE)[16]、卷积神经网络(CNN)等。其中CNN在轴承故障诊断中的应用最为广泛。文献[11-13]中提出将一维卷积神经网络应用于滚动轴承自适应故障诊断方法。这些研究虽然省去人工提取特征的工作，但基于一维时序信号的处理方法仍存在着丢失特征的缺陷，而将原始时序信号转变为灰度图像信号后进行特征提取会很大程度上改进这个问题[14]。……