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为提高堆叠稀疏降噪自编码器的性能,解决其计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种基于堆叠边缘化稀疏降噪自编码器的滚动轴承故障诊断方法。首先,对稀疏降噪自编码器的损失函数进行边缘化处理,并结合逐层贪婪训练策略构建出SMSDAE网络;然后,将SMSDAE网络与Softmax分类器结合,得到SMSDAE-Softmax特征提取模型;最后,将提取到的特征输入到SVM多分类器中完成对滚动轴承的智能故障诊断。QPZZ-Ⅱ旋转机械故障模拟试验平台所得故障信号的处理结果表明,该方法的平均故障诊断率达到了99.9%,相对