变工况下基于自适应深度置信网络的轴承智能故障诊断

马航宇, 周笛, 卫宇杰, 吴伟, 潘尔顺

Intelligent Bearing Fault Diagnosis Based on Adaptive Deep Belief Network Under Variable Working Conditions

MA Hangyu, ZHOU Di, WEI Yujie, WU Wei, PAN Ershun

表2 不同方法的参数设置和比较

Tab.2 Parameter setting and comparison of different methods

序号 方法 节点设置 数据点/个 训练集+测试集/(个+个) 1 SIF-DADBN 200、200、160、100、50、10 2 000 500+100 2 Raw-DBN 2 000、200、160、100、0、10 2 000 500+100 3 FFT-DBN[18] 12、200、160、100、50、10 2 000 500+100 4 TL[25] 200、10 2 000 500+100 5 SVM 200、10 2 000 500+100 6 TL-GDBN[26] 200、200、160、100、50、10 2 000 500+100