6、基于深度信念网络的感应电机智能故障诊断

基于深度信念网络的感应电机智能故障诊断

1. 深度信念网络基础

深度信念网络（DBN）在智能故障诊断领域具有重要应用。它采用无监督预训练过程，为网络提供初始化，有助于收敛到全局最优。在分类任务中，逐层预训练后需要对深度架构的所有参数进行微调，这是一个使用标签的监督学习过程，可消除训练误差并提高分类准确率。

1.1 DBN 训练流程

DBN 训练过程如下：
1. 初始化架构的输入参数，包括一组神经元数量、隐藏层数量和训练轮数。
2. 将架构的每一层作为受限玻尔兹曼机（RBM）单元进行训练，下层 RBM 的输出作为上层 RBM 的训练输入。
3. 逐层学习后，确定突触权重和偏置，确定基本结构。
4. 进行分类过程，采用反向传播训练算法进行监督微调，使用标记数据进行训练，以提高分类任务的判别能力。
5. 将 DBN 输出与目标标签的差异视为训练误差，根据学习规则更新深度网络参数以获得最小误差。

1.2 DBN 故障诊断流程

基于 DBN 的感应电机故障诊断方法流程如下：
1. 选择振动信号作为故障诊断系统的输入，因为它们通常包含反映感应电机工作状态的有用信息。
2. 由于采样数据点之间存在相关性，DBN 架构难以对其进行建模，因此使用快速傅里叶变换（FFT）将振动信号从时域转换到频域，将每个信号的频率分布作为 DBN 架构的输入。
3. 构建由多个 RBM 堆叠而成的 DBN，并使用数据准备模块的训练数据集进行训练，以获得模型参数。
4. 训练完成后，固定所有 DBN 参数，测试训练好的 DBN 模型的分类能力，并计算分类率作为评估指标。振动信号作为