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為了實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)齒輪箱的故障檢測(cè)分析，提出一種基于風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（ SCADA）數(shù)據(jù)和振動(dòng)信號(hào)的深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。該模型作為一種典型的深度學(xué)習(xí)方法，通過逐層智能學(xué)習(xí)初始樣本特征，可以獲取數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的規(guī)則與分布特征形成更加抽象的高層表示。首先，利用限制性玻爾茲曼機(jī)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和反向傳播算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，建立深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。然后，通過對(duì)齒輪箱的狀態(tài)變量進(jìn)行編碼和解碼，計(jì)算重構(gòu)誤差并將其作為齒輪箱的狀態(tài)檢測(cè)量。為了有效檢測(cè)重構(gòu)誤差的趨勢(shì)變化，選用自適應(yīng)閾值作為風(fēng)機(jī)齒輪箱故障檢測(cè)的決策準(zhǔn)則。最后，利用對(duì)齒輪箱故障前、后記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，結(jié)果驗(yàn)證了深度自編碼網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法對(duì)齒輪箱故障檢測(cè)的有效性。
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