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作者：丁伟哲;冉瑞生;胡子成;
单位：重庆师范大学计算机与信息科学学院;
摘要：在故障诊断领域，卷积神经网络(CNN)、深度森林等深度学习模型因表现优异而备受关注。然而，单分支卷积神经网络提取的故障特征有限；深度森林的多粒度扫描针对不同的数据集需要重新设计和调整参数。本文提出了一种多分支CNN与改进的级联森林相结合的混合深度学习模型，首先设计了具有不同卷积核大小的多分支CNN,可以并行提取多样特征，适应复杂任务需求。其次，由于极端梯度提升比随机森林更能处理非线性数据，将级联森林中的一个随机森林替换为极端梯度提升。同时，这种部分替换结合了不同算法的优势，优化了模型的整体性能。最后，将多分支CNN与改进的级联森林相结合，构建了一个混合深度学习模型。在3个轴承数据集和1个转子数据集上进行了实验，结果表明，所提出的模型在故障诊断中表现出很强的有效性。
关键词：故障诊断;卷积神经网络;级联森林;极端梯度提升
基金资助：重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJZD-K202100505); 重庆市技术创新与应用发展项目(cstc2020jscx-msxmX0190,cstc2019jscx-mbdxX0061)
