1.一种基于Nesterov动量法的自适应深度置信网络轴承故障诊断方法，其特征在于，包括步骤：步骤1：对滚动轴承不同健康状态的原始信号进行样本划分，生成训练样本；

步骤2：通过层叠RBM构建DBN模型，将训练样本输入DBN模型，结合批量随机梯度下降法和贪婪逐层无监督算法预训练DBN模型，在DBN模型中加入Nesterov动量法和独立自适应学习率；

步骤3：在预训练好的模型顶层接入Softmax分类器，使用监督算法单独训练Softmax分类器，接着利用BP算法和共轭梯度法进行全局微调，获得模型最优参数；

步骤4：输入未知状态信号，形成测试样本集，将测试样本输入训练好的DBN模型和Softmax分类器判断滚动轴承的工作状态和故障类型；

所述步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1：以滚动轴承在不同健康状态下的振动信号作为原始数据X，根据振动信号的采样频率和轴承转动速度，轴承转动一个周期采集到的信号数据个数表示为 其中：n为轴承转动一个周期采集到信号数据个数，r为轴承转动速度，单位为r/min，f为采样频率，单位为Hz；

步骤1.2：以n为一个样本长度，将轴承不同健康状态下的振动信号划分成训练样本集X′，其中X′(g)∈Rn，X′(g)表示训练样本集中第g个训练样本，并为每一种健康状态设置标签L，其中L(g)∈{1,2,3,...,k}，L(g)表示第g个训练样本的标签，k表示分类类别；

所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1：层叠RBM建立DBN模型，具体包括：

每一个RBM模型包括一层v＝{v1,v2,...,vi}可视层和一层h＝{h1,h2,...,hj}隐藏层，j,vi∈{0,1},hj∈{0,1}，i和j分别表示可视层第i个可视单元和隐藏层第j个隐藏单元；

将复数数量的RBM模型从下往上层叠建立DBN模型，底层RBM的隐藏层h1作为上一层RBM的可视层v2，然后这一层RBM的隐藏层h2作为上一层RBM的可视层v3，当底层RBM的可视层存在输入，顶层RBM的隐藏层提取出相应输入的深层特征；当给定可见单元的状态时，各隐藏单元的激活状态之间是条件独立的，此时，第j个隐藏单元的激活概率为：其中， 为sigmoid激活函数，θ＝{Wij,ai,bj}为RBM的参数，Wij表示可见单元i与隐藏单元j之间的连接权重，ai表示可视单元i的偏置，bj表示隐藏单元j的偏置；

当给定隐藏单元的状态时，各可见单元的激活条件也是条件独立，即第i个可视单元的激活概率为：步骤2.2：将训练样本输入DBN模型，结合批量随机梯度下降法和贪婪逐层算法预训练DBN模型，具体包括：对训练样本集X′进行归一化处理，使样本集X′幅值范围处于(0,1)之间，得到新的样本集X″，针对批量随机梯度下降法，将样本集X″随机划分成若干个批量B＝{b1,b2,...,bm}，其中m表示第m个批量样本集，将每一个批量样本集输入DBN模型中，使用贪婪逐层无监督算法进行预训练：首先训练底层RBM，记为RBM1，将批量样本集B输入到RBM1的可视层，最大化RBM在训练集B上的对数似然函数学习得到：其中，P(v|θ)为联合概率分布P(v,h|θ)的边际分布，(v,h)联合概率为：其中，Z(θ)为归一化因子，表达式为：

E(v,h|θ)为RBM的能量函数：

使用CD算法进行梯度下降，各参数的更新准则为：

其中，ηw，ηa和ηb分别为权重、可视层偏差和隐藏层偏差的学习率，<·>recon表示一步吉布斯采样后模型定义的分布，依次将各个批量样本集输入RBM1，训练参数θ1，将训练样本B输入到训练好的RBM1，得到提取的特征F1＝{f1,f2,...,fm}，其中 l1＜n，l1表示一阶样本特征长度，此时F1＝{f1,f2,...,fm}为原始数据B＝{b1,b2,...,bm}的一阶特征表示，即最底层的表达方式；接着将特征F1作为上一层RBM的输入，上一层RBM记作RBM2，固定参数θ1重复上述步骤训练RBM2的参数θ2，得到二阶特征F2＝{f1,f2,...,fm},其中 l2＜l1，l2表示二阶样本特征长度；F2＝{f1,f2,...,fm}是更加抽象的特征表达；随后对后面的各层RBM采用同样的策略，即将前层的输出作为下一层输入依次训练，并在训练每一层参数的时候固定其他各层参数保持不变，最后得到顶层RBM的隐藏层输出Fs＝{f1,f2,...,fm}，s≥2，其中 ls＜ls-1，ls表示s阶样本特征长度，此时Fs＝{f1,f2,...,fm}作为DBN模型提取出的最深层的特征表达；

步骤2.3：在DBN模型中加入Nesterov动量法和独立自适应学习率，加快预训练速度和提高分类精度，具体包括：当使用批量随机梯度下降法遇到沟壑问题、在DBN模型参数更新时，使用动量法，即将上一次更新时的梯度乘以一个因数γ，然后加上此时的梯度，若两次梯度的方向类似，则加速在这一方向上的移动：在坡度开始由下降转为上升时，使用Nesterov动量法，首先通过计算J(θ-γvt-1)的梯度预测下一步要下降到的位置，然后再做出修正：采用独立自适应学习率，对于每一个权重值Wij更新时，使用一个参数α实时改变学习率的大小，表达式为：其中，hij(k)表示第k次训练时权重Wij学习率的自适应系数，初始hij(0)设置为1，表示使用Nesterov动量法后第k次训练时权重Wij的梯度；如果本次训练的梯度与上一次训练时的梯度符号相同，则相应的自适应系数增加α，加速下降，相反地，如果本次训练梯度与上一次训练时的梯度符号相反，则相应的自适应系数缩小1-α倍，减缓下降速度；

所述自适应系数限制在[0.01,100]；

步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1：将DBN模型提取出的深层特征表达Fs＝{f1,f2,...,fm}输入Softmax分类器，结合标签L单独训练Softmax分类器：假设总共有k个分类类别，在Softmax回归中系统的方程为：

其中， 代表第k个概率下分类概率， 是模型的参

数， 这一项是对概率分布进行归一化，使用符号 来表示全部的模型参数，将 按行罗列变成一个k×ls的矩阵，如下所示：

采用梯度下降法优化模型参数，Softmax回归中代价函数为：

其中，1{·}是示性函数，其取值规则为1{值为真的表达式}＝1，1{值为假的表达式}＝

0， 表示权重衰减项，惩罚过大的参数值，λ为衰减系数，求导，得到梯度公式如下：其中， 是一个向量，它的第l个元素 是 对 的第l个分量的偏导

数，使用梯度下降算法最小化 参数更新准则为：

步骤3.2：基于BP算法与共轭梯度算法的全局微调：

首先进行向前传导运算，计算网络中所有神经元的激活值，之后，针对第l层的每一个节点i，计算出其残差 将这个残差定义为分类误差 表示第ln层的残差，其中第ln层即为输出层；对于隐藏单元，将基于节点残差的加权平均值计算 基于BP算法的微调方法如下：对于第ln层的每个输出单元i，根据以下公式计算残差：

其中， 表示第ln层节点i的输出激活值， 表示第ln层节点i的输入，f′表示传递函数的导函数，对于l＝ln-1,ln-2,ln-3,...,2的各层，第l层的第i个节点的残差计算方法如下：偏导数的计算方法如下：

更新权重参数：

其中，ΔW(l)表示第l层权重W的平均梯度，Δb(l)表示第l层偏差b的平均梯度；使用共轭梯度法搜索最优学习率ε，重复梯度下降法的迭代步骤实现整个DBN模型的参数优化；

步骤4的实现包括：

对未知状态信号重复步骤1，形成测试样本集，然后将测试样本集输入训练好的DBN模型，获得输出值，并通过输出值判断设备状态。