《表2 G’方差分析：改进集成深层自编码器在轴承故障诊断中的应用》

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《改进集成深层自编码器在轴承故障诊断中的应用》

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为验证本文方法的有效性，利用轴承试验台进行分析.试验台结构如图4所示，由驱动器、负载、测试轴承等组成，加速度传感器置于驱动端附近.在试验过程中，将轴承的外圈、内圈和滚动体分别采用电火花机床加工故障直径分别为0.16 mm和0.32 mm的环槽，以模拟滚动轴承的不同故障程度，采样频率设置为12 k Hz，在1 800 r/min、负载1.5 hp工况下采集轴承振动信号，共采集不同故障类型、不同故障程度的7种工况，表2为数据的详细介绍.为便于网络快速收敛，将信号归一化到[0，1]，图5为归一化后的时域波形图.可以看出，信号受噪声干扰严重，振动情况较为复杂，难以区分故障类型及故障程度.由于训练深层网络需要大量样本，可采用文献[17]提出的方法对信号进行样本分割，最后得到每种工况下8 000个样本，每个样本1 024个采样点.7种工况编码样式见表2.