面向海量机械故障数据的胶囊网络算法研究

针对卷积神经网络算法在大规模故障数据集检测中出现的故障敏感度低、部分特征丢失等问题,提出一种基于优化胶囊网络算法的机械故障检测方案。胶囊网络算法采用多神经元封装的胶囊体结构设计,且包含多个胶囊层,具有更强的故障数据处理能力和泛化能力;经过squash函数挤压后的胶囊矢量可以更准确地提取和描述故障特征;升维胶囊矢量,基于特征编码和归一化的处理方式,可得到更准确的故障分类结果。实验结果显示:优化胶囊网络算法具有更强的故障特征聚类性能和迭代运算性能,故障集检测精度值高于经典卷积神经网络算法。