改进深层小波自编码器的轴承故障诊断方法.pptx

改进深层小波自编码器的轴承故障诊断方法;目录;引言;;01;;深层小波自编码器原理;;;;轴承故障类型与特征提取;轴承内圈出现裂纹、磨损或断裂等故障。;;数据预处理;改进深层小波自编码器模型设计;;;;实验结果与分析;;基线模型：为了验证改进深层小波自编码器的性能，我们首先实现了一个基线模型——传统的自编码器。该模型采用全连接层构建编码器和解码器，并使用均方误差作为损失函数进行优化。

对比模型：除了基线模型外，我们还实现了其他几种先进的轴承故障诊断方法作为对比模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型在轴承故障诊断领域具有广泛的应用，并已被证明具有较高的诊断准确率。

性能指标：为了客观评价不同模型的性能，我们采用了准确率、召回率、F1分数等多个指标进行评估。同时，我们还计算了模型的训练时间和测试时间，以评估模型的计算效率。

实验结果：通过实验对比，我们发现改进深层小波自编码器在轴承故障诊断中取得了显著的性能提升。与基线模型相比，改进模型的准确率、召回率和F1分数均有较大幅度的提升。同时，与其他对比模型相比，改进模型也表现出更好的性能。;;结论与展望;;;THANKS