深度神经网络传递函数Tanh的改进及其在风电机行星齿轮箱故障诊断中的应用

《深度神经网络传递函数Tanh的改进及其在风电机行星齿轮箱故障诊断中的应用》是一篇聚焦于深度神经网络（DNN）中激活函数改进的研究论文，旨在提升风电机组关键部件——行星齿轮箱的故障诊断性能。该论文针对传统Tanh函数在某些应用场景下的局限性，提出了优化方案，并将其应用于风电机行星齿轮箱的故障检测中，具有重要的工程意义。

在深度神经网络中，激活函数是决定模型非线性表达能力的关键因素。Tanh函数因其输出范围介于-1到1之间，且具备良好的可微性，被广泛用于神经网络的隐藏层中。然而，传统的Tanh函数在处理极端值时容易出现梯度消失问题，导致训练效率低下，影响模型的收敛速度和精度。此外，在高维数据或复杂特征空间中，Tanh函数可能无法充分捕捉数据的非线性关系，从而限制了其在实际应用中的表现。

为了解决上述问题，本文提出了一种改进的Tanh函数，称为i-Tanh（Improved Tanh）。该改进函数通过引入自适应参数，使函数能够根据输入数据动态调整其形状，从而增强模型对不同数据分布的适应能力。具体而言，i-Tanh函数在原有Tanh基础上增加了可调节的缩放因子和偏移量，使得函数曲线更加灵活，能够更好地拟合复杂的非线性关系。

为了验证改进后的i-Tanh函数的有效性，作者设计了一系列实验，包括对比实验和消融实验。实验结果表明，与传统的Tanh函数相比，i-Tanh在多个基准数据集上均表现出更高的分类准确率和更快的收敛速度。此外，该函数在处理噪声数据时也展现出更强的鲁棒性，说明其在实际工业场景中具有较高的应用价值。

在风电机行星齿轮箱故障诊断的应用部分，论文选取了来自真实风电场的振动信号作为输入数据，利用改进后的i-Tanh函数构建深度神经网络模型，进行故障分类任务。实验结果表明，基于i-Tanh的模型在识别齿轮箱的不同故障类型（如齿面磨损、断齿、轴承损坏等）方面取得了显著优于传统方法的性能。这表明，改进后的激活函数不仅提升了模型的整体表现，还增强了其在复杂工业环境中的适用性。

此外，论文还探讨了i-Tanh函数在不同网络结构中的泛化能力。研究发现，无论是在浅层网络还是深层网络中，i-Tanh都能保持稳定的性能优势，证明其具备良好的可扩展性和适应性。这一特性对于实际部署在工业控制系统中的智能诊断系统尤为重要，因为工业环境通常需要面对多变的数据输入和复杂的运行条件。

综上所述，《深度神经网络传递函数Tanh的改进及其在风电机行星齿轮箱故障诊断中的应用》这篇论文通过对Tanh函数的改进，有效提升了深度神经网络在复杂工业场景中的应用效果。特别是在风电机行星齿轮箱故障诊断领域，该研究为实现更高效、更准确的设备状态监测提供了新的思路和技术支持。未来，随着深度学习技术的不断发展，类似的激活函数优化工作将继续推动人工智能在工业智能化领域的深入应用。