基于Sigmoid的轴承多任务故障诊断

深度学习方法在旋转机械的故障诊断领域应用广泛,效果良好。但值得注意的是,大部分模型局限于分类几种故障,是一种简单的单任务分类。提出一种基于卷积神经网络的多任务分类模型,同时诊断故障类型和程度。采用Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping,梯度类激活映射)方法可视化深度模型中隐含层的关注信号的特征,定位模型感兴趣的信号段,从视觉上解释深度学习模型区分类别的关键特征。采用公开的轴承数据集验证方法的有效性,为进一步探讨深度学习模型的可解释性提供新思路。