【摘 要】
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为了实现风机齿轮箱的故障检测分析,提出一种基于风电机组齿轮箱的数据采集与监视控制（SCADA）数据和振动信号的深度自编码网络模型.该模型作为一种典型的深度学习方法,通过逐层
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,中国科学院大学物理科学学院,国网冀北电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目资助(2015BAA06B03)
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为了实现风机齿轮箱的故障检测分析,提出一种基于风电机组齿轮箱的数据采集与监视控制（SCADA）数据和振动信号的深度自编码网络模型.该模型作为一种典型的深度学习方法,通过逐层智能学习初始样本特征,可以获取数据蕴含的规则与分布特征形成更加抽象的高层表示.首先,利用限制性坡尔兹曼机对网络参数进行预训练和反向传播算法对参数进行调优,建立深度自编码网络模型.然后,通过对齿轮箱的状态变量进行编码和解码,计算重构误差并将其作为齿轮箱的状态检测量.为了有效检测重构误差的趋势变化,选用自适应阈值作为风机齿轮箱故障检测的决策
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