【摘 要】
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针对目前复杂机械设备大多采用单特征值门限报警法,无法实现提前预警的现状,提出一种基于降噪自编码器(denoising autoencoder,DAE)的特征自学习方法,将高维监测数据编码成低
【机 构】
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北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室,北京化工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家质量基础的共性技术研究(2016YFF0203303)
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针对目前复杂机械设备大多采用单特征值门限报警法,无法实现提前预警的现状,提出一种基于降噪自编码器(denoising autoencoder,DAE)的特征自学习方法,将高维监测数据编码成低维特征,作为设备运行状态的特征表示,通过度量待测样本编码特征与基准的距离实现故障预警。实验结果表明,本文方法能够区分正常样本特征与任意故障样本特征,并能降低变工况及环境噪声干扰的影响;工程应用案例表明,本文方法能够发现设备故障发生前的微弱征兆,实现提前预警。
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