张 龙， 甄灿壮， 易剑昱， 蔡秉桓， 徐天鹏， 尹文豪

(华东交通大学 机电与车辆工程学院，南昌 330013)

齿轮箱主要由齿轮、轴承和轴组成，是机械传动系统中关键的部件。由于齿轮箱结构复杂，工作环境恶劣，齿轮箱中的齿轮和轴承经常发生故障，发现不及时可能造成不可估量的损失。因此对其进行状态监测和故障诊断显得重要。

传统的故障诊断方法通常包括特征提取、特征选择和故障分类3个步骤[1]。其中特征提取是关键的步骤，它直接影响着故障分类的好坏。传统的特征提取方法包括时域、频域、时频域3种提取方法。均值、方差、峭度等是常见的时域特征；包络谱、频谱等是常见的频特征；经验模态分解[2]、小波变换[3]、短时傅里叶变换[4]、变分模态分解[5]等是常见的时频域特征。但上述这些方法存在着依赖人工提取特征的缺点，其提取的特征往往只对特定的数据有效，模型的鲁棒性和推广性较差。

近年来，深度学习[6]被众多学者应用到齿轮或轴承的故障诊断中，利用其多个非线性映射级的网络模型，对输入的振动信号进行逐层提取特征，能够自适应挖掘出数据之间内在的联系，摆脱了人工提取特征的的依赖，克服了传统特征提取方法的固有缺陷，在故障诊断上的应用越来越广泛。卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)是常用的深度学习方法，它是一种典型的多层前馈神经网络，端对端的算法结构使整个过程无需人工提取特征。Janssens等[7]利用卷积神经对滚动轴承进行故障诊断，试验结果表明要优于人工提取特征和随机森林分类器。……