在当今工业界，对机械设备，特别是滚动轴承的健康状态监测和故障诊断是确保安全生产和效率的关键措施之一。随着机械设备变得更加复杂，传统的故障诊断方法遇到了挑战，尤其是在数据处理复杂性、特征提取技术的难度以及对专家知识和经验的依赖性上。因此，研究人员提出了基于深度学习的故障诊断方法，尤其在滚动轴承的故障诊断与性能退化程度识别领域，展现出巨大的潜力和应用价值。
深度学习是一种通过多层非线性变换对高维数据进行有效表示学习的算法，它能够从数据中自动提取复杂的特征。在本文中，提出了一种结合平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）和深度学习的故障诊断方法。SPWVD是一种时间频率分析工具，能够有效描述动态信号在时频平面分布区间的功率密度谱分布特征。而深度学习的经典算法之一卷积神经网络（CNN），在特征提取、分类等方面表现出优异的性能。
在使用深度学习进行故障诊断时，首先对滚动轴承的振动信号进行小波包分解，从中提取低频分量，并应用SPWVD变换得到原始特征图。然而，考虑到卷积神经网络的计算量较大，为了降低计算负担，需要对原始特征图进行降维处理，得到降维输入特征图。接下来，利用深度学习算法进行数据驱动的特征学习，将降维输入特征图作为CNN的输入，通过网络学习自动提取特征。使用训练好的CNN模型对测试样本进行故障识别，诊断结果表明该方法可以有效实现滚动轴承故障诊断与性能退化程度的识别，并具有较高的准确率、鲁棒性和通用性。
卷积神经网络的核心优势在于其能够自动从数据中提取有效的特征，避免了传统故障诊断中依赖于专家知识和经验的特征提取方法的主观性和不确定性。CNN的结构一旦确定，就可以通过自学习的方式，实现对新样本的准确诊断，这大大提高了方法的实用性和效率。特别是对于非平稳、非线性的复杂信号，深度学习方法能够更加准确地进行模式识别和特征提取，从而在滚动轴承的故障诊断和性能退化程度识别上获得更高的识别准确率。
文章中提及的深度学习在故障诊断领域的应用，不仅限于CNN，还包括其他深度学习模型如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）等。这些模型特别适合处理时间序列数据，如振动信号，因为它们能够捕捉数据在时间上的依赖性。
此外，该研究也指出了基于知识规则的故障诊断方法的局限性，这种方法依赖于规则的建立，但往往难以应对知识和经验的不足，尤其是在面对装备快速发展和技术更新的情况时。相对地，基于深度学习的方法更具有优势，因为它可以不断通过新的数据进行训练和学习，适应新的故障模式和技术变革。
基于深度学习的滚动轴承故障诊断与性能退化程度识别方法，通过利用深度学习在自动化特征提取和分类决策方面的能力，解决了传统方法的难题，为现代工业设备的健康管理提供了新的思路和工具。这一方法不仅提高了诊断的准确率，还通过数据驱动的学习过程，减少了对专家知识的依赖，提高了诊断的通用性和鲁棒性，对于保障机械设备的安全稳定运行具有非常重要的现实意义和应用前景。
