技術特征：

1.一種基于Nesterov動量法的自適應深度置信網(wǎng)絡軸承故障診斷方法，其特征在于，包括步驟：

步驟1：對滾動軸承不同健康狀態(tài)的原始信號進行樣本劃分，生成訓練樣本；

步驟2：通過層疊RBM構建DBN模型，將訓練樣本輸入DBN模型，結合批量隨機梯度下降法和貪婪逐層無監(jiān)督算法預訓練DBN模型，在DBN模型中加入Nesterov動量法和獨立自適應學習率；

步驟3：在預訓練好的模型頂層接入Softmax分類器，使用監(jiān)督算法單獨訓練Softmax分類器，接著利用BP算法和共軛梯度法進行全局微調(diào)，獲得模型最優(yōu)參數(shù)；

步驟4：輸入未知狀態(tài)信號，形成測試樣本集，將測試樣本輸入訓練好的DBN模型和Softmax分類器判斷滾動軸承的工作狀態(tài)和故障類型。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于Nesterov動量法的自適應深度置信網(wǎng)絡軸承故障診斷方法，其特征在于：所述步驟1具體包括以下步驟：

步驟1.1：以滾動軸承在不同健康狀態(tài)下的振動信號作為原始數(shù)據(jù)X，根據(jù)振動信號的采樣頻率和軸承轉動速度，軸承轉動一個周期采集到的信號數(shù)據(jù)個數(shù)表示為其中：n為軸承轉動一個周期采集到信號數(shù)據(jù)個數(shù)，r為軸承轉動速度，單位為r/min，f為采樣頻率，單位為Hz；

步驟1.2：以n為一個樣本長度，將軸承不同健康狀態(tài)下的振動信號劃分成訓練樣本集X′，其中X′^(g)∈Rⁿ，X′^(g)表示訓練樣本集中第g個訓練樣本，并為每一種健康狀態(tài)設置標簽L，其中L^(g)∈{1,2,3,...,k}，L^(g)表示第g個訓練樣本的標簽，k表示分類類別。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于Nesterov動量法的自適應深度置信網(wǎng)絡軸承故障診斷方法，其特征在于：所述步驟2具體包括以下步驟：

步驟2.1：層疊RBM建立DBN模型，具體包括：

每一個RBM模型包括一層v＝{v₁,v₂,...,v_i}可視層和一層h＝{h₁,h₂,...,h_j}隱藏層，i和j分別表示可視層第i個可視單元和隱藏層第j個隱藏單元；將復數(shù)數(shù)量的RBM模型從下往上層疊建立DBN模型，底層RBM的隱藏層h₁作為上一層RBM的可視層v₂，然后這一層RBM的隱藏層h₂作為上一層RBM的可視層v₃，當?shù)讓覴BM的可視層存在輸入，頂層RBM的隱藏層提取出相應輸入的深層特征；當給定可見單元的狀態(tài)時，各隱單元的激活狀態(tài)之間是條件獨立的，此時，第j個隱藏單元的激活概率為：

其中，為sigmoid激活函數(shù)，θ＝{W_ij,a_i,b_j}為RBM的參數(shù)，W_ij表示可見單元i與隱單元j之間的連接權重，a_i表示可視單元i的偏置，b_j表示隱單元j的偏置；當給定隱單元的狀態(tài)時，各可見單元的激活條件也是條件獨立，即第i個可視單元的激活概率為：

步驟2.2：將訓練樣本輸入DBN模型，結合批量隨機梯度下降法和貪婪逐層算法預訓練DBN模型，具體包括：

對訓練樣本集X′進行歸一化處理，使樣本集X′幅值范圍處于(0,1)之間，得到新的樣本集X″，針對批量隨機梯度下降法，將樣本集X″隨機劃分成若干個批量B＝{b₁,b₂,...,b_m}，其中m表示第m個批量樣本集，將每一個批量樣本集輸入DBN模型中，使用貪婪逐層無監(jiān)督算法進行預訓練：首先訓練底層RBM，記為RBM₁，將批量樣本集B輸入到RBM₁的可視層，最大化RBM在訓練集B上的對數(shù)似然函數(shù)學習得到：

其中，P(v|θ)為聯(lián)合概率分布P(v,h|θ)的邊際分布，(v,h)聯(lián)合概率為：

其中，Z(θ)為歸一化因子，表達式為：

E(v,h|θ)為RBM的能量函數(shù)：

使用CD算法進行梯度下降，各參數(shù)的更新準則為：

其中，η_w，η_a和η_b分別為權重、可視層偏差和隱藏層偏差的學習率，<·>_recon表示一步吉布斯采樣后模型定義的分布，依次將各個批量樣本集輸入RBM₁，訓練參數(shù)θ₁，將訓練樣本B輸入到訓練好的RBM₁，得到提取的特征F₁＝{f₁,f₂,...,f_m}，其中l₁表示一階樣本特征長度，此時F₁＝{f₁,f₂,...,f_m}為原始數(shù)據(jù)B＝{b₁,b₂,...,b_m}的一階特征表示，即最底層的表達方式；接著將特征F₁作為上一層RBM(記作RBM₂)的輸入，固定參數(shù)θ₁重復上述步驟訓練RBM₂的參數(shù)θ₂，得到二階特征F₂＝{f₁,f₂,...,f_m},其中l₂表示二階樣本特征長度；F₂＝{f₁,f₂,...,f_m}是更加抽象的特征表達；隨后對后面的各層RBM采用同樣的策略，即將前層的輸出作為下一層輸入依次訓練，并在訓練每一層參數(shù)的時候固定其他各層參數(shù)保持不變，最后得到頂層RBM的隱藏層輸出F_s＝{f₁,f₂,...,f_m}(s≥2)，其中l_s表示s階樣本特征長度，此時F_s＝{f₁,f₂,...,f_m}作為DBN模型提取出的最深層的特征表達；

步驟2.3：在DBN模型中加入Nesterov動量法和獨立自適應學習率，加快預訓練速度和提高分類精度，具體包括：

當使用批量隨機梯度下降法遇到溝壑問題、在DBN模型參數(shù)更新時，使用動量法，即將上一次更新時的梯度乘以一個因數(shù)γ，然后加上此時的梯度，若兩次梯度的方向類似，則加速在這一方向上的移動：

在坡度開始由下降轉為上升時，使用Nesterov動量法，首先通過計算J(θ-γv_t-1)的梯度預測下一步要下降到的位置，然后再做出修正：

采用獨立自適應學習率，對于每一個權重值W_ij更新時，使用一個參數(shù)α實時改變學習率的大小，表達式為：

其中，h_ij(k)表示第k次訓練時權重W_ij學習率的自適應系數(shù)，初始h_ij(0)設置為1，表示使用Nesterov動量法后第k次訓練時權重W_ij的梯度；如果本次訓練的梯度與上一次訓練時的梯度符號相同，則相應的自適應系數(shù)增加α，加速下降，相反地，如果本次訓練梯度與上一次訓練時的梯度符號相反，則相應的自適應系數(shù)縮小1-α倍，減緩下降速度。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于Nesterov動量法的自適應深度置信網(wǎng)絡軸承故障診斷方法，其特征在于：所述自適應系數(shù)限制在[0.01,100]。

5.根據(jù)權利要求3所述的基于Nesterov動量法的自適應深度置信網(wǎng)絡軸承故障診斷方法，其特征在于：步驟3具體包括以下步驟：

步驟3.1：將DBN模型提取出的深層特征表達F_s＝{f₁,f₂,...,f_m}輸入Softmax分類器，結合標簽L單獨訓練Softmax分類器：

假設總共有k個分類類別，在Softmax回歸中系統(tǒng)的方程為：

其中，代表第k個概率下分類概率，是模型的參數(shù)，這一項是對概率分布進行歸一化，使用符號來表示全部的模型參數(shù)，將按行羅列變成一個k×l_s的矩陣，如下所示：

采用梯度下降法優(yōu)化模型參數(shù)，Softmax回歸中代價函數(shù)為：

其中，1{·}是示性函數(shù)，其取值規(guī)則為1{值為真的表達式}＝1，1{值為假的表達式}＝0，表示權重衰減項，懲罰過大的參數(shù)值，λ為衰減系數(shù)，求導，得到梯度公式如下：

其中，是一個向量，它的第l個元素是對的第l個分量的偏導數(shù)，使用梯度下降算法最小化參數(shù)更新準則為：

步驟3.2：基于BP算法與共軛梯度算法的全局微調(diào)：

首先進行向前傳導運算，計算網(wǎng)絡中所有神經(jīng)元的激活值，之后，針對第l層的每一個節(jié)點i，計算出其殘差將這個殘差定義為分類誤差表示第l_n層表示輸出層；對于隱藏單元，將基于節(jié)點殘差的加權平均值計算基于BP算法的微調(diào)方法如下：

對于第l_n層的每個輸出單元i，根據(jù)以下公式計算殘差：

其中，表示第l_n層節(jié)點i的輸出激活值，表示第l_n層節(jié)點i的輸入，f′表示傳遞函數(shù)的導函數(shù)，

對于l＝l_n-1,l_n-2,l_n-3,...,2的各層，第l層的第i個節(jié)點的殘差計算方法如下：

偏導數(shù)的計算方法如下：

更新權重參數(shù)：

其中，ΔW^(l)表示第l層權重W的平均梯度，Δb^(l)表示第l層偏差b的平均梯度；使用共軛梯度法搜索最優(yōu)學習率ε，重復梯度下降法的迭代步驟實現(xiàn)整個DBN模型的參數(shù)優(yōu)化。

6.根據(jù)權利要求1所述的基于Nesterov動量法的自適應深度置信網(wǎng)絡軸承故障診斷方法，其特征在于：步驟4的實現(xiàn)包括：

對未知狀態(tài)信號重復步驟1，形成測試樣本集，然后將測試樣本集輸入訓練好的DBN模型，獲得輸出值，并通過輸出值判斷設備狀態(tài)。