《表1 试验样本的状态类别》

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《全矢深度学习在轴承故障诊断中的应用》

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分别选择轴承3、轴承4的50组正常信号和100组内圈故障信号组合作为总样本数据，数据总数为300组，每组信号都包含X、Y通道的同源数据。考虑到DNN输入层节点数太多会导致网络结构膨胀，计算量急剧增加，确定输入节点数为1 024，将原样本数据平均拆分为3 000组短信号，每组采样点数为2 048。对每组数据X通道和Y通道信号分别做FFT，对每组数据的双通道信号进行全矢谱变换，然后进行归一化处理，得到试验样本集。随机选取其中的2 100作为训练样本，900组作为测试样本。试验最终样本类别如表1所示。