【摘 要】
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风电机组监控和数据采集系统的现场数据普遍存在缺失问题，会对下游状态监测任务产生一定负面影响。为此，提出一种结合注意力机制的掩膜自编码网络，用于填补面板数据样本中的缺失值，增加可用样本数量，提升状态监测结果的准确性与连续性。该方法以降噪自编码网络为整体框架，在编码阶段通过注意力机制对缺失值进行掩膜处理，赋予缺失值更高的权重以强化网络对其关注程度，在解码阶段将缺失值填补后输出完备数据样本。随后，利用长
【基金项目】
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北京市自然科学基金（4182061）北京市自然科学基金（XXX）； 中央高校基本科研业务费（XXX）项目资助；
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风电机组监控和数据采集系统的现场数据普遍存在缺失问题，会对下游状态监测任务产生一定负面影响。为此，提出一种结合注意力机制的掩膜自编码网络，用于填补面板数据样本中的缺失值，增加可用样本数量，提升状态监测结果的准确性与连续性。该方法以降噪自编码网络为整体框架，在编码阶段通过注意力机制对缺失值进行掩膜处理，赋予缺失值更高的权重以强化网络对其关注程度，在解码阶段将缺失值填补后输出完备数据样本。随后，利用长短时记忆网络提取的样本特征对目标变量参数进行预测，依据预测残差实现状态监测。使用某风电齿轮箱运行数据验证，结果表明：提出方法的数据填补偏差相较对比方法至少改善17.2%；与数据填补前相比，数据填补后样本数量显著增加，使状态监测网络对正常数据的预测残差平均下降37.4%，对故障数据的检测率提升6.8%。
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