深度学习在轴承故障诊断领域的应用研究

深度学习具有强大的学习能力和特征分类能力,能够在海量、多源和高维测量数据中进行特征提取,具有不依赖人工干预而进行模型诊断和泛化的能力,广泛应用于设备故障诊断领域。阐述了深度学习的典型模型:深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自编码器(AE),重点论述了深度学习在轴承故障诊断领域的应用进展。最后讨论了深度学习在轴承故障诊断领域所存在的问题及发展趋势。