基于自適應(yīng)小波降噪和Inception網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷＊

蔡超志 白金鑫 張仲杭 池耀磊

（河北工程大學(xué)機(jī)械與裝備工程學(xué)院，河北邯鄲 056038）

在現(xiàn)代工業(yè)中，汽車(chē)、輪船和飛機(jī)等諸多機(jī)器的動(dòng)力傳動(dòng)裝置上都裝有齒輪系統(tǒng)。由于長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)、工作環(huán)境惡劣等，齒輪容易發(fā)生磨損、斷齒、點(diǎn)蝕及其他損傷。當(dāng)齒輪箱發(fā)生異?；蚬收蠒r(shí)，將會(huì)改變振動(dòng)信號(hào)。通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)，分離出與故障相關(guān)的特征信號(hào)，進(jìn)一步分析分離出的特征信號(hào)，進(jìn)而判斷機(jī)械系統(tǒng)的故障類(lèi)別[1-2]。

齒輪箱故障診斷過(guò)程一般包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、特征選擇融合以及故障識(shí)別4個(gè)步驟，其中，特征提取是一個(gè)關(guān)鍵步驟，特征提取直接決定著故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確與否[3]。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于局部均值分解理論的解調(diào)分析方法，先利用局部均值分解將行星齒輪箱振動(dòng)信號(hào)分解為一系列乘積函數(shù)，再對(duì)乘積函數(shù)做傅里葉頻譜分析，成功提取了風(fēng)機(jī)行星齒輪箱齒輪局部裂紋故障特征頻率。文獻(xiàn)[5]將一種改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)小波變換應(yīng)用于行星齒輪箱振動(dòng)信號(hào)解調(diào)分析，通過(guò)濾波將信號(hào)分解為一組調(diào)幅-調(diào)頻單分量成分，提取出行星齒輪箱故障特征振動(dòng)信號(hào)。但是，上述故障特征提取方法都需要工作人員經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)，掌握大量的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)。并且上述的特征提取方法對(duì)一些簡(jiǎn)單的信號(hào)很有效果，而對(duì)一些有噪聲的復(fù)雜信號(hào)特征提取困難[6]。

現(xiàn)如今，隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也發(fā)展迅速，也引發(fā)了更多的研究人員用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)設(shè)備進(jìn)行智能故障診斷的高潮，如反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）和支持向量機(jī)（SVM）等。但是用BPNN、SVM等淺層學(xué)習(xí)模型對(duì)機(jī)器進(jìn)行故障診斷時(shí)，模型提取的抽象特征決定了故障類(lèi)型，然而在海量的高維數(shù)據(jù)下，這些模型的診斷準(zhǔn)確率和和泛化能力明顯不足[7-8]。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，因其強(qiáng)大的建模能力和表征能力，在人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別以及故障診斷等領(lǐng)域取得很大的成果[9]。文獻(xiàn)[10]對(duì)齒輪箱用堆棧式去噪自編碼器（SDAE）進(jìn)行故障診斷。文獻(xiàn)[11]用深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷。劉磊等[12]采用Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)合雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷，并對(duì)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，達(dá)到99.4%的診斷準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[13]采用Inception網(wǎng)絡(luò)對(duì)印刷設(shè)備的軸承進(jìn)行故障診斷，實(shí)驗(yàn)表明該方法的平均診斷精度達(dá)92.53%。然而，現(xiàn)有的故障診斷模型在理想環(huán)境下診斷效果較好，而設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行中總會(huì)伴有各種各樣的噪聲，這些噪聲會(huì)干擾模型，使得故障診斷準(zhǔn)確率降低。

本文利用自適應(yīng)小波降噪原理與Inception模塊的多尺度抽象特征提取性能[14]，提出用基于自適應(yīng)小波降噪和Inception網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷，該模型將采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)小波降噪后利用Inception網(wǎng)絡(luò)從降噪后的信號(hào)中自適應(yīng)地提取較為全面的故障特征信息，實(shí)現(xiàn)齒輪箱故障診斷。先對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪，然后設(shè)計(jì)Inception模塊提取降噪信號(hào)中的多尺度特征，通過(guò)Inception模塊疊加以及連接全連接層和Softmax分類(lèi)器構(gòu)成模型，并在多種齒輪故障情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，證實(shí)了提出模型的有效性，并將此模型與幾種相關(guān)模型進(jìn)行對(duì)比，也證實(shí)了所提出模型的優(yōu)勢(shì)。

1 自適應(yīng)小波閾值函數(shù)降噪方法

小波閾值降噪的關(guān)鍵是選取合適的小波閾值。若選擇的小波閾值過(guò)大，可能將信號(hào)當(dāng)中的有效信號(hào)和關(guān)鍵信號(hào)濾除，不能保留信號(hào)的原始特征；反之，如若選擇的小波閾值過(guò)小，信號(hào)中的干擾不能充分濾除，導(dǎo)致信噪比較低。作為最常用的小波閾值，在一定程度上滿(mǎn)足降噪需要，但由于缺乏適應(yīng)性并不適用所有工況。另外，硬、軟閾值小波降噪方法存在間斷點(diǎn)和恒定偏差以及現(xiàn)有的閾值函數(shù)靈活性較差，因此本文采用自適應(yīng)的小波閾值來(lái)對(duì)齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪，表達(dá)式為

式中：η為選擇后的小波閾值；小波分解第j層的閾值為

其中：x為調(diào)節(jié)參數(shù)，εj為均方根誤差，通常ε=w j,k為小波系數(shù)，median(*)為計(jì)算中值，N為信號(hào)長(zhǎng)度。

假設(shè)原始的一組數(shù)據(jù)為a1=[a11,a12,···,a1n]T，以及每層分解后的一組數(shù)據(jù)a2,j=[a21,a22,···,a2n]T，將r1,2的計(jì)算，其中r1,2表示為每層小波閾值分解后的信號(hào)與原信號(hào)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)

其 中：Cov(a1,a2,j)為a1，a2,j的 樣 本 協(xié) 方 差；Var(a1)、Var(a2,j)為a1，a2,j的樣本方差，且|||r1,2|||≤1。綜上，小波在進(jìn)行每一層的分解得到的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)相關(guān)性不同，小波閾值相應(yīng)的取值也有所不同，根據(jù)相關(guān)系數(shù)自適應(yīng)的選取小波閾值，提高算法的適應(yīng)性。

自適應(yīng)閾值函數(shù)公式如下。

2 Inception網(wǎng)絡(luò)算法原理

2.1 卷積層

卷積層是用多個(gè)卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算，卷積運(yùn)算的公式如下。

式中：*表示第l層的第i個(gè)卷積核與輸入序列的卷積操作；為卷積核的偏置項(xiàng)；f是激活函數(shù)，可以使卷積核能夠擬合非線(xiàn)性關(guān)系。

2.2 池化層

池化層通過(guò)計(jì)算局部最大值或平均值對(duì)卷積運(yùn)算得到的特征序列進(jìn)行降采樣，在減小網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的同時(shí)過(guò)濾了部分冗余信息，計(jì)算公式如下。

式中：down為 降采樣函數(shù)，通常使用最大池化與均值池化為池化層的權(quán)值與偏置項(xiàng)。

2.3 全連接層和Softmax層

全連接層和Softmax層連接在模型的最后階段。卷積和池化操作后得到的特征圖可以通過(guò)它疊加起來(lái)，最后用Softmax層計(jì)算并得出分類(lèi)結(jié)果。Softmax層的的計(jì)算公式為

式中：Xl-1、Yl分 別是全連接層的輸入和輸出；Wl、b(l)i分別是全連接層的權(quán)值和偏置。

2.4 優(yōu)化算法

對(duì)機(jī)器設(shè)備中某一部件進(jìn)行故障診斷時(shí)，模型以及模型參數(shù)的選擇可能會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程中發(fā)生過(guò)擬合、收斂緩慢以及不收斂的問(wèn)題，因此在模型中的某些隱藏層中加入批量歸一化（BN）層和隨機(jī)丟棄（dropout）層。BN層是對(duì)每一層輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如式（8）所示，將每層的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為1、方差為0的分布，這可以加快模型的計(jì)算速度。

式中：xi為某一批次中的第i個(gè)輸入向量；為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)；μB是 某一批次的均值；是某一批次的方差；ε是一個(gè)很小的正數(shù)，用來(lái)確保根號(hào)內(nèi)始終為正。

Droupout層是在計(jì)算過(guò)程中隨機(jī)丟棄卷積層或全連接層中的一些神經(jīng)元，如圖1所示。訓(xùn)練過(guò)程中將神經(jīng)元h2和h5失活，通過(guò)隨機(jī)丟棄，可以減少模型中的參數(shù)，降低模型的復(fù)雜度，避免過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生，而在測(cè)試時(shí)，恢復(fù)失活神經(jīng)元的連接，提高測(cè)試準(zhǔn)確率。

圖1 丟棄法示意圖

2.5 Inception模塊

Inception模塊是將不同的卷積層和池化層通過(guò)并聯(lián)的方式連接在一起，并且在同一卷積層中可以具有多個(gè)通道，每個(gè)通道能夠包含不同尺寸及深度的卷積核，從而使網(wǎng)絡(luò)能夠在不同級(jí)別上提取特征。本文的Inception模塊由不同尺寸的一維卷積核構(gòu)成，如圖2所示。該結(jié)構(gòu)能從原始信號(hào)中提取到多尺度的抽象特征。另外，每個(gè)Inception模塊的輸入前都用(1,1)的卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維同時(shí)增加了網(wǎng)絡(luò)的深度及非線(xiàn)性能力。每個(gè)卷積后加入BN層，以減少內(nèi)部協(xié)變量轉(zhuǎn)移，加速模型訓(xùn)練。

圖2 Inception模塊

3 故障診斷模型及流程

3.1 模型搭建

減少對(duì)故障診斷先驗(yàn)知識(shí)的依賴(lài)以及人為選擇特征導(dǎo)致的誤差。利用該特征，本文構(gòu)造了一個(gè)Inception神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用該模型對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷。該模型是一種對(duì)卷積層的深度及寬度進(jìn)行擴(kuò)展后得到的模型，特征學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)。一個(gè)訓(xùn)練好的Inception神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以通過(guò)卷積池化操作從原始振動(dòng)信號(hào)中提取有用的特征，這些特征能表征設(shè)備的運(yùn)行狀況。模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 模型結(jié)構(gòu)

圖3 模型結(jié)構(gòu)

該模型將采樣好的振動(dòng)信號(hào)作為輸入，先經(jīng)過(guò)3個(gè)卷積層及池化層使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取縱深增加，提高了特征提取能力。另外，對(duì)全連接層使用Dropout使經(jīng)過(guò)全連接層的輸出數(shù)據(jù)依某一概率隨機(jī)失活，從而達(dá)到使網(wǎng)絡(luò)具有更高抵抗數(shù)據(jù)丟失的能力，也可以避免在模型訓(xùn)練過(guò)程中發(fā)生過(guò)擬合同時(shí)提高模型的泛化能力。在模型中，對(duì)每個(gè)層的輸入數(shù)據(jù)使用BN，可以避免訓(xùn)練過(guò)程中發(fā)生梯度爆炸或者梯度消失，也可以使用較大的學(xué)習(xí)率提高訓(xùn)練速度。經(jīng)過(guò)卷積池化操作后，由Inception模塊繼續(xù)提取多尺度局部抽象特征。最后將特征融合后使用全連接層對(duì)特征信息與故障模式之間的關(guān)系進(jìn)行映射，并通過(guò)Softmax分類(lèi)器輸出診斷結(jié)果。

在此模型結(jié)構(gòu)中，不同的參數(shù)會(huì)對(duì)模型的診斷效果產(chǎn)生重大的影響。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)后，最終確定模型的主要參數(shù)如表1所示。

表1 模型參數(shù)

此外，模型的訓(xùn)練設(shè)置如下：訓(xùn)練輪數(shù)為200；批尺寸為256；優(yōu)化器為adam；執(zhí)行環(huán)境為單GPU。

3.2故障診斷流程

對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷時(shí)，將傳感器安裝在輸出軸電機(jī)側(cè)軸承，用于采集振動(dòng)數(shù)據(jù)，然后對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波降噪并對(duì)降噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)、歸一化等預(yù)處理，最后通過(guò)模型分析得出故障類(lèi)別。本文的故障診斷流程如圖4所示。

圖4 診斷流程圖

4實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

4.1齒輪箱故障工況模擬及樣本構(gòu)造

圖5a所示為本研究采用的齒輪箱故障試驗(yàn)臺(tái)，可以模擬齒輪箱的不同健康狀況。該試驗(yàn)臺(tái)主要由交流電機(jī)、聯(lián)軸器、齒輪箱以及制動(dòng)器組成。電機(jī)的驅(qū)動(dòng)功率為0.75 kW，標(biāo)定轉(zhuǎn)速為1 000r/min，通過(guò)變頻器可控制其轉(zhuǎn)速。聯(lián)軸器用于連接交流電機(jī)與齒輪箱的輸入端。齒輪箱是由兩個(gè)相同齒輪組成的一級(jí)齒輪箱，用來(lái)改變力的傳動(dòng)反向，其內(nèi)部輸入級(jí)、輸出級(jí)齒輪都是齒數(shù)為35、模數(shù)為2、壓力角為20°的標(biāo)準(zhǔn)直齒輪。制動(dòng)器用來(lái)模擬負(fù)載，通過(guò)對(duì)制動(dòng)器加載不同電流形成不同的制動(dòng)力矩來(lái)模擬負(fù)載的變化，本實(shí)驗(yàn)沒(méi)有加載負(fù)載項(xiàng)。另外，試驗(yàn)臺(tái)上所有軸承均為SKF606-2RSH型深溝球軸承且在本實(shí)驗(yàn)無(wú)故障發(fā)生。

從圖5b中可以看出，兩個(gè)齒輪在嚙合過(guò)程中受力最大部分為齒根部和嚙合點(diǎn)，因此本研究對(duì)齒輪箱內(nèi)輸出級(jí)齒輪進(jìn)行了點(diǎn)蝕、磨損、斷齒、點(diǎn)蝕和磨損、斷齒和磨損5種最容易發(fā)生的故障進(jìn)行診斷研究，有故障的齒輪由電火花加工制作而成。故障類(lèi)型如表2所示。

表2 故障類(lèi)型

圖5 實(shí)驗(yàn)儀器與齒輪靜力學(xué)分析圖

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，將傳感器安裝在輸出軸電機(jī)側(cè)軸承采集信號(hào)，采集時(shí)通過(guò)變頻器將電機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)整為800 r/min，采樣頻率為5 120 Hz，每種故障采集76 800個(gè)樣本點(diǎn)。

為了避免因?yàn)闃颖緮?shù)量少而發(fā)生過(guò)擬合的現(xiàn)象，本實(shí)驗(yàn)用重疊采樣的方法增強(qiáng)數(shù)據(jù)集。從原始信號(hào)采集訓(xùn)練集、驗(yàn)證集樣本時(shí)，每一段信號(hào)與其后一段信號(hào)之間有重疊，而測(cè)試樣本采集時(shí)沒(méi)有重疊。重疊采樣的方法如圖6所示。重疊采樣的方法可以通過(guò)調(diào)整采樣窗口的大小來(lái)獲得不同長(zhǎng)度的樣本，也可以通過(guò)調(diào)整滑動(dòng)步長(zhǎng)來(lái)最大限度獲得足夠多的樣本。重疊采樣法獲得樣本數(shù)的公式為

圖6 重疊采樣

式中：n為樣本數(shù)量；m為 采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；l為采樣窗口的大小即樣本長(zhǎng)度；b為滑動(dòng)步長(zhǎng)。

實(shí)驗(yàn)中，樣本長(zhǎng)度為1 024，先無(wú)重疊采集出30個(gè)測(cè)試樣本，剩下的數(shù)據(jù)點(diǎn)經(jīng)過(guò)重疊采樣得到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。將滑動(dòng)步長(zhǎng)設(shè)置為52，得到866個(gè)樣本，再將重疊采樣得到的866個(gè)樣本進(jìn)行無(wú)交集劃分訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，最終得到800個(gè)訓(xùn)練集樣本和66個(gè)驗(yàn)證集樣本。

為了數(shù)據(jù)處理方便，將樣本數(shù)據(jù)映射到0～1范圍之內(nèi)處理，會(huì)使模型收斂更加便捷快速。歸一化后各個(gè)故障的波形圖如圖7所示。

圖7 波形圖

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

將4.1中構(gòu)建的數(shù)據(jù)作為模型的輸入，訓(xùn)練、測(cè)試模型。首先使用構(gòu)建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練集，然后用驗(yàn)證集調(diào)整模型的超參數(shù)以及對(duì)模型的能力進(jìn)行初步評(píng)估，最后用無(wú)標(biāo)簽的測(cè)試集測(cè)試模型。圖8為實(shí)驗(yàn)過(guò)程中損失函數(shù)值和正確率隨訓(xùn)練次數(shù)的變化。根據(jù)圖可以看出，模型在訓(xùn)練20次左右訓(xùn)練集時(shí)開(kāi)始收斂，準(zhǔn)確率提高，損失函數(shù)值減小。訓(xùn)練結(jié)束后，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的分類(lèi)準(zhǔn)確率分別達(dá)到了99.85%和99.92%，在訓(xùn)練過(guò)程中也沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)擬合，并且對(duì)測(cè)試集的表現(xiàn)良好。

圖8 正確率和損失函數(shù)值

圖9顯示了測(cè)試集的混淆矩陣，也可以看出該模型在測(cè)試集上表現(xiàn)良好，即分類(lèi)效果良好。

圖9 混淆矩陣

為了驗(yàn)證Inception神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢(shì)，將其分別與1D-CNN、LSTM、WDCNN(deep convolutional neural networks with wide first-layer kernel)在 相同實(shí)驗(yàn)背景下對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，各模型訓(xùn)練結(jié)果如表3所示。

從表3中也可以看出，Inception網(wǎng)絡(luò)模型比其他各模型的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率及驗(yàn)證集準(zhǔn)確率都高，而且在此實(shí)驗(yàn)背景條件下，該模型在測(cè)試集的準(zhǔn)確率達(dá)到了99.89%，都充分證明了此模型的優(yōu)越性。

表3 各模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.3 抗噪性分析

由于采集的數(shù)據(jù)是在實(shí)驗(yàn)室條件下，為模擬實(shí)際工作環(huán)境，本文將測(cè)試集加上不同程度的加性高斯白噪聲，然后對(duì)加噪后的信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)小波降噪。小波降噪時(shí)分解層數(shù)過(guò)多與過(guò)少都不合理，分解層數(shù)過(guò)多會(huì)造成重構(gòu)信號(hào)的失真，分解層數(shù)過(guò)少則會(huì)降噪不徹底。本文將加噪后的信號(hào)進(jìn)行3層小波分解，可以有效降低一些噪聲并且重構(gòu)信號(hào)不失真，再加上Inception網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大特征提取能力，可以在即使含有一些噪聲的信號(hào)中提取出故障特征，可以彌補(bǔ)分解層數(shù)過(guò)少造成的降噪不徹底。圖10為對(duì)點(diǎn)蝕故障情況下采集的信號(hào)加上-2 dB噪聲下的信號(hào)及降噪后的信號(hào)，可以看出，降噪后信號(hào)相對(duì)于加噪后信號(hào)振動(dòng)沖擊較為明顯，噪聲污染降低，與原始信號(hào)重合度變高。對(duì)測(cè)試集加上-4～6 dB的噪聲，測(cè)試模型在噪聲環(huán)境下的識(shí)別率。圖11為該模型有小波降噪和無(wú)小波降噪對(duì)測(cè)試集的識(shí)別率。

圖10 點(diǎn)蝕故障系列信號(hào)

圖11 有無(wú)小波降噪對(duì)比

本文模型與1D-CNN、LSTM、WDCNN(deep convolutional neural networks with wide first-layer kernel)在-2 dB噪聲環(huán)境下的識(shí)別率對(duì)比如圖12所示。

圖12 不同模型在—2 d B環(huán)境下的準(zhǔn)確率對(duì)比

從圖11、圖12可以看出，含有小波降噪的Inception網(wǎng)絡(luò)比不包含小波降噪的網(wǎng)絡(luò)以及其他常見(jiàn)模型的識(shí)別率都高，抗噪性好。

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的齒輪箱故障診斷過(guò)程中存在噪聲污染、特征提取復(fù)雜、計(jì)算過(guò)程復(fù)雜等問(wèn)題，本文提出了一種基于自適應(yīng)小波降噪和Inception網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)特征提取的齒輪箱故障診斷模型，即一種先經(jīng)小波降噪再通過(guò)Inception網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取多尺度特征并對(duì)各層輸入引入BA、合理使用Dropout以及使用合理的激活函數(shù)和優(yōu)化器等結(jié)構(gòu)的模型，該模型能準(zhǔn)確識(shí)別出齒輪箱的故障類(lèi)型。通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，得到了以下結(jié)論：

（1）針對(duì)采集的原始信號(hào)中含有噪聲的問(wèn)題，本文采用自適應(yīng)小波閾值去噪，可以有效去除噪聲，保留明顯的故障特征。

（2）本文利用Inception模塊的多尺度抽象特征提取性能更好地提取故障特征，克服了單一CNN模型提取特征尺度不夠豐富的問(wèn)題。

（3）為了得到更多的樣本，用重疊采樣的方法進(jìn)行采樣，解決了小樣本訓(xùn)練容易出現(xiàn)過(guò)擬合以及訓(xùn)練好的模型泛化能力弱的不足。

（4）由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，基于小波降噪和Inception網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷模型可以對(duì)齒輪不同類(lèi)型的故障進(jìn)行確分類(lèi)。