26、基于深度置信网络（DBN）的机械故障诊断技术解析

基于深度置信网络（DBN）的机械故障诊断技术解析

在机械故障诊断领域，深度置信网络（DBN）正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨DBN在机械故障诊断中的应用，包括信号处理、故障分类、时间成本控制等方面的内容。

1. DBN信号处理特性

DBN在信号处理方面具有独特的优势，特别是在降维和降噪方面。当使用DBN网络进行降维时，目标维度存在一定的适用范围，不宜过小。信号的信噪比越大，噪声对原始信号的干扰越小，经过降维、编码和解码后重建的信号就越接近原始信号。

DBN可以对四种含噪信号进行降维、编码和解码后重建，重建后的信号比原始信号更平滑，噪声得到了一定程度的削弱。这是因为从高维数据到低维数据的转换过程中，一些原始高维数据无法完全表达，而这些无法表达的信息会在降维和重建过程中被过滤掉。噪声作为不规则的随机信号，在降维过程中难以正常表达，因此在重建原始信号时，部分噪声信号会被过滤。

通过比较信噪比为20 dB和10 dB的重建图可以发现，随着噪声的增加（即信噪比的值越小），重建信号与原始信号之间的失真越高，重建信号的幅值被压缩。这是因为强大的随机噪声干扰了正常信息的编码和解码。不过，尽管较大的噪声会干扰正常信息的表达，但信号的周期性等特征并不会改变。

表1展示了归一化模拟信号的相对均方偏差值。从表中可以看出，微调后的重建信号误差小于未微调的重建信号误差；除了无噪声的叠加信号外，高目标维度的误差小于低目标维度的误差。然而，噪声强度和相对均方偏差值大小并未呈现明显的规律性，这可能是由于含噪信号的随机性所致。

信号类型	信噪比（dB）