【摘 要】
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及时准确的异常状态监测对于保证机械设备的安全可靠运行至关重要.目前,基于机器学习方法的故障诊断大多是通过监督学习实现的,这需要收集大量的标签数据用于模型的训练,在实际应用中代价较高.此外,由于设备在服役期内的绝大部分时间都处于正常工作状态,这使得收集到的没备正常数据远多于故障数据.因此,机械故障诊断通常是一个极不平衡的分类任务.为了解决故障诊断在实际工业应用中遇到的这些挑战,提出了一种基于卷积自编码器的设备异常监测方法,该方法只需要学习正常数据中的典型特征,从而减轻了数据标注的工作.当设备出现异常时,模型
【机 构】
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上海电气电站设备有限公司发电机厂 200240
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及时准确的异常状态监测对于保证机械设备的安全可靠运行至关重要.目前,基于机器学习方法的故障诊断大多是通过监督学习实现的,这需要收集大量的标签数据用于模型的训练,在实际应用中代价较高.此外,由于设备在服役期内的绝大部分时间都处于正常工作状态,这使得收集到的没备正常数据远多于故障数据.因此,机械故障诊断通常是一个极不平衡的分类任务.为了解决故障诊断在实际工业应用中遇到的这些挑战,提出了一种基于卷积自编码器的设备异常监测方法,该方法只需要学习正常数据中的典型特征,从而减轻了数据标注的工作.当设备出现异常时,模型将因为输入数据的特征差异而出现明显的重构误差,进而表征出异常的存在.通过试验台转子的振动数据对方法的有效性进行了验证.结果 表明,所提出的方法可以敏锐地识别出旋转机械中发生的异常.
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