【摘 要】
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为提高故障发生率较高的齿轮箱高速轴轴承状态监测效率和准确性,提出了一种基于深度学习模型的状态监测方法.首先采用ReliefF方法初选建模变量,并通过降噪自编码网络对这些变
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
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为提高故障发生率较高的齿轮箱高速轴轴承状态监测效率和准确性,提出了一种基于深度学习模型的状态监测方法.首先采用ReliefF方法初选建模变量,并通过降噪自编码网络对这些变量进行降维处理,使用长短期记忆网络对降维简化后的高速轴轴承温度与其影响变量之间的非线性关系进行建模,然后在监测阶段引入序贯概率比检验方法,捕捉模型预测轴承温度残差的异常变化,及时发出机组运行异常报警,最后以华东地区2台1.5 MW实验机组为例对模型进行验证.结果 表明:采用本文方法能够及时准确地发现齿轮箱异常导致的高速轴轴承温度超温,为风电机组齿轮箱状态监测和故障预警提供参考.
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