1、深度神经网络助力机械系统智能故障诊断

深度神经网络助力机械系统智能故障诊断

1. 引言

近年来，随着计算机技术、现代测试技术和信号处理技术的飞速发展，设备故障诊断技术取得了巨大进步。尤其是人工智能技术的快速崛起，使得深度神经网络（DNN）在机械系统智能故障诊断（IFD）中的应用愈发深入。

深度学习（DL）是当前机器学习领域最热门的技术之一，2013 年，《麻省理工科技评论》将其列为十大突破性技术之首。本质上，深度学习是具有多个隐藏层的深度神经网络，与传统多层感知器的主要区别在于学习算法。2006 年，多伦多大学的 Hinton 教授在《科学》杂志上首次提出“深度学习”的概念，由此开启了深度学习研究的浪潮。2015 年，《自然》杂志的一篇综述指出，深度学习允许由多个处理层组成的计算模型学习具有多个抽象层次的数据表示。

凭借强大的表示学习能力，深度学习非常适合用于数据分析和分类。在智能诊断领域，众多研究人员应用了基于深度学习的技术，如多层感知器（MLP）、自动编码器（AE）、卷积神经网络（CNNs）、深度信念网络（DBNs）和循环神经网络（RNNs）等，以提升诊断性能。不过，不同研究人员常推荐使用不同的输入（如时域输入、频域输入、时频域输入等），并设置不同的超参数（如学习率、批量大小、网络架构等）。

自 2011 年起，神经计算和机器学习领域的重要会议，如神经信息处理系统会议（NIPS）和国际机器学习会议（ICML），都设立了深度学习主题。谷歌、微软和百度等公司也成立了专门的深度学习研发部门，对该技术进行产业化研究。由此可见，深度学习技术已成为学术界和工业界的新兴研究热点。

2. 机械系统的预测与健康管理（PHM）

2.1 PHM 简介