通过自编码对于轴承故障信号的检测

资 源 简 介

通过自编码对于轴承故障信号的检测

详 情 说 明

自编码器作为一种无监督学习的神经网络模型，在轴承故障信号检测中展现了强大的特征提取能力。基于凯斯西储大学实验室提供的轴承故障数据集，该系统通过自编码器实现了对四种典型故障状态的智能分类：正常状态（normal）、外圈故障（OF）、内圈故障（IF）以及滚动体故障（RF）。

传统的轴承故障诊断往往依赖专家经验和信号处理方法，而自编码器通过学习输入信号的压缩表示，能够自动捕捉振动信号中的关键特征。模型首先对手写数字识别任务进行预训练，验证了特征提取的可靠性，随后迁移到工业场景的振动信号分析。这种迁移学习策略有效解决了工业数据标注成本高的问题。

在数据处理阶段，原始振动信号经过标准化和分段处理后，输入到由编码器和解码器组成的对称网络中。编码器逐步将高维信号压缩为低维特征向量，解码器则尝试从这些特征中重构原始信号。当模型在正常信号上训练后，异常故障信号会导致较高的重构误差——这正是故障检测的核心判据。

对于四类故障的精细分类，系统在瓶颈层特征基础上添加了softmax分类器。实验表明，不同故障类型在潜在空间中的特征分布具有明显可分性，特别是外圈故障由于振动频率特征显著，检测准确率最高。该方法的优势在于无需人工设计特征，且对信号中的微弱故障模式具有敏感性，为工业设备的预测性维护提供了新思路。