1.一種基于Nesterov動量法的自適應深度置信網絡軸承故障診斷方法，其特征在于，包括步驟：
步驟1：對滾動軸承不同健康狀態的原始信號進行樣本劃分，生成訓練樣本；
步驟2：通過層疊RBM構建DBN模型，將訓練樣本輸入DBN模型，結合批量隨機梯度下降法和貪婪逐層無監督算法預訓練DBN模型，在DBN模型中加入Nesterov動量法和獨立自適應學習率；
步驟3：在預訓練好的模型頂層接入Softmax分類器，使用監督算法單獨訓練Softmax分類器，接著利用BP算法和共軛梯度法進行全局微調，獲得模型最優參數；
步驟4：輸入未知狀態信號，形成測試樣本集，將測試樣本輸入訓練好的DBN模型和Softmax分類器判斷滾動軸承的工作狀態和故障類型；
所述步驟1具體包括以下步驟：
步驟1.1：以滾動軸承在不同健康狀態下的振動信號作為原始數據X，根據振動信號的采樣頻率和軸承轉動速度，軸承轉動一個周期采集到的信號數據個數表示為其中：n為軸承轉動一個周期采集到信號數據個數，r為軸承轉動速度，單位為r/min，f為采樣頻率，單位為Hz；
步驟1.2：以n為一個樣本長度，將軸承不同健康狀態下的振動信號劃分成訓練樣本集X′，其中X′(g)∈Rn，X′(g)表示訓練樣本集中第g個訓練樣本，并為每一種健康狀態設置標簽L，其中L(g)∈{1,2,3,...,k}，L(g)表示第g個訓練樣本的標簽，k表示分類類別；
所述步驟2具體包括以下步驟：
步驟2.1：層疊RBM建立DBN模型，具體包括：
每一個RBM模型包括一層v＝{v1,v2,...,vi}可視層和一層h＝{h1,h2,...,hj}隱藏層，j,vi∈{0,1},hj∈{0,1}，i和j分別表示可視層第i個可視單元和隱藏層第j個隱藏單元；將復數數量的RBM模型從下往上層疊建立DBN模型，底層RBM的隱藏層h1作為上一層RBM的可視層v2，然后這一層RBM的隱藏層h2作為上一層RBM的可視層v3，當底層RBM的可視層存在輸入，頂層RBM的隱藏層提取出相應輸入的深層特征；當給定可見單元的狀態時，各隱藏單元的激活狀態之間是條件獨立的，此時，第j個隱藏單元的激活概率為：
其中，為sigmoid激活函數，θ＝{Wij,ai,bj}為RBM的參數，Wij表示可見單元i與隱藏單元j之間的連接權重，ai表示可視單元i的偏置，bj表示隱藏單元j的偏置；當給定隱藏單元的狀態時，各可見單元的激活條件也是條件獨立，即第i個可視單元的激活概率為：
步驟2.2：將訓練樣本輸入DBN模型，結合批量隨機梯度下降法和貪婪逐層算法預訓練DBN模型，具體包括：
對訓練樣本集X′進行歸一化處理，使樣本集X′幅值范圍處于(0,1)之間，得到新的樣本集X″，針對批量隨機梯度下降法，將樣本集X″隨機劃分成若干個批量B＝{b1,b2,...,bm}，其中m表示第m個批量樣本集，將每一個批量樣本集輸入DBN模型中，使用貪婪逐層無監督算法進行預訓練：首先訓練底層RBM，記為RBM1，將批量樣本集B輸入到RBM1的可視層，最大化RBM在訓練集B上的對數似然函數學習得到：
其中，P(v|θ)為聯合概率分布P(v,h|θ)的邊際分布，(v,h)聯合概率為：
其中，Z(θ)為歸一化因子，表達式為：
E(v,h|θ)為RBM的能量函數：
使用CD算法進行梯度下降，各參數的更新準則為：
其中，ηw，ηa和ηb分別為權重、可視層偏差和隱藏層偏差的學習率，<·>recon表示一步吉布斯采樣后模型定義的分布，依次將各個批量樣本集輸入RBM1，訓練參數θ1，將訓練樣本B輸入到訓練好的RBM1，得到提取的特征F1＝{f1,f2,...,fm}，其中l1＜n，l1表示一階樣本特征長度，此時F1＝{f1,f2,...,fm}為原始數據B＝{b1,b2,...,bm}的一階特征表示，即最底層的表達方式；接著將特征F1作為上一層RBM的輸入，上一層RBM記作RBM2，固定參數θ1重復上述步驟訓練RBM2的參數θ2，得到二階特征F2＝{f1,f2,...,fm},其中l2＜l1，l2表示二階樣本特征長度；F2＝{f1,f2,...,fm}是更加抽象的特征表達；隨后對后面的各層RBM采用同樣的策略，即將前層的輸出作為下一層輸入依次訓練，并在訓練每一層參數的時候固定其他各層參數保持不變，最后得到頂層RBM的隱藏層輸出Fs＝{f1,f2,...,fm}，s≥2，其中ls＜ls-1，ls表示s階樣本特征長度，此時Fs＝{f1,f2,...,fm}作為DBN模型提取出的最深層的特征表達；
步驟2.3：在DBN模型中加入Nesterov動量法和獨立自適應學習率，加快預訓練速度和提高分類精度，具體包括：
當使用批量隨機梯度下降法遇到溝壑問題、在DBN模型參數更新時，使用動量法，即將上一次更新時的梯度乘以一個因數γ，然后加上此時的梯度，若兩次梯度的方向類似，則加速在這一方向上的移動：
在坡度開始由下降轉為上升時，使用Nesterov動量法，首先通過計算J(θ-γvt-1)的梯度預測下一步要下降到的位置，然后再做出修正：
采用獨立自適應學習率，對于每一個權重值Wij更新時，使用一個參數α實時改變學習率的大小，表達式為：
其中，hij(k)表示第k次訓練時權重Wij學習率的自適應系數，初始hij(0)設置為1，表示使用Nesterov動量法后第k次訓練時權重Wij的梯度；如果本次訓練的梯度與上一次訓練時的梯度符號相同，則相應的自適應系數增加α，加速下降，相反地，如果本次訓練梯度與上一次訓練時的梯度符號相反，則相應的自適應系數縮小1-α倍，減緩下降速度；
所述自適應系數限制在[0.01,100]；
步驟3具體包括以下步驟：
步驟3.1：將DBN模型提取出的深層特征表達Fs＝{f1,f2,...,fm}輸入Softmax分類器，結合標簽L單獨訓練Softmax分類器：
假設總共有k個分類類別，在Softmax回歸中系統的方程為：
其中，代表第k個概率下分類概率，是模型的參數，這一項是對概率分布進行歸一化，使用符號來表示全部的模型參數，將按行羅列變成一個k×ls的矩陣，如下所示：
采用梯度下降法優化模型參數，Softmax回歸中代價函數為：
其中，1{·}是示性函數，其取值規則為1{值為真的表達式}＝1，1{值為假的表達式}＝0，表示權重衰減項，懲罰過大的參數值，λ為衰減系數，求導，得到梯度公式如下：
其中，是一個向量，它的第l個元素是對的第l個分量的偏導數，使用梯度下降算法最小化參數更新準則為：
步驟3.2：基于BP算法與共軛梯度算法的全局微調：
首先進行向前傳導運算，計算網絡中所有神經元的激活值，之后，針對第l層的每一個節點i，計算出其殘差將這個殘差定義為分類誤差表示第ln層的殘差，其中第ln層即為輸出層；對于隱藏單元，將基于節點殘差的加權平均值計算基于BP算法的微調方法如下：
對于第ln層的每個輸出單元i，根據以下公式計算殘差：
其中，表示第ln層節點i的輸出激活值，表示第ln層節點i的輸入，f′表示傳遞函數的導函數，
對于l＝ln-1,ln-2,ln-3,...,2的各層，第l層的第i個節點的殘差計算方法如下：
偏導數的計算方法如下：
更新權重參數：
其中，ΔW(l)表示第l層權重W的平均梯度，Δb(l)表示第l層偏差b的平均梯度；使用共軛梯度法搜索最優學習率ε，重復梯度下降法的迭代步驟實現整個DBN模型的參數優化；
步驟4的實現包括：
對未知狀態信號重復步驟1，形成測試樣本集，然后將測試樣本集輸入訓練好的DBN模型，獲得輸出值，并通過輸出值判斷設備狀態。
