简介： 本发明涉及一种基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法，采集滚动轴承时域振动信号数据，对数据进行采样制作训练集、验证集、测试集样本，对所有样本进行归一化处理；设定多组超参数组合，并以此训练无损约束降噪稀疏自编码滚动轴承故障诊断模型，选取设定超参数组合中，在验证集上诊断精度最高的模型，作为最终诊断模型，并固定该模型；在测试集上对得到的模型进行性能测试。本发明通过以理想信号代替原始信号作为重构目标，有效避免了原始信号中的噪声对模型参数优化的干扰，隐藏层可以提取具有噪声鲁棒性的特征，从而提高故障诊断模型性能的稳定性，在训练数据含有噪声的情况下，仍能学习到适合故障诊断的模型参数集合。