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基于深度变分自编码网络融合SCADA数据的风电齿轮箱故障预警

任建亭  汤宝平  雍彬  邓蕾  张楷  
【摘要】:现有深度学习模型在融合风电SCADA数据时,仅考虑数据结构特征而未充分考虑数据分布规则,导致风电齿轮箱故障预警鲁棒性差。针对此问题,提出基于深度变分自编码网络融合SCADA数据的风电齿轮箱故障预警方法。选择SCADA多源异构监测数据作为深度变分自编码网络的训练输入,通过将输入数据映射为高斯分布参数并进行采样重构输出,使得网络在学习数据结构特征的同时能够充分挖掘数据分布规则,从而建立深度变分自编码网络预测模型;选择在线状态量的模型重构误差作为齿轮箱状态监测量,采用基于高斯分布理论的阈值评判准则进行齿轮箱故障预警;利用某风场实测数据进行对比分析,结果验证了所提方法对齿轮箱早期故障预警的有效性。

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