在风电机组状态监测问题中,常规自编码网络通常仅使用截面SCADA(supervisory control and data acquisition)数据,使得网络对数据时间特征的学习不足。因此,提出一种基于时空自编码网络的风电齿轮箱状态监测方法:使用1维卷积网络(1DCNN...在风电机组状态监测问题中,常规自编码网络通常仅使用截面SCADA(supervisory control and data acquisition)数据,使得网络对数据时间特征的学习不足。因此,提出一种基于时空自编码网络的风电齿轮箱状态监测方法:使用1维卷积网络(1DCNN)级联双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)作为编码层,序贯提取面板数据的空间及时间特征,以输入的重构误差作为预警指标实现在线状态监测。使用河北省某风电场实际数据验证,结果表明:相比故障记录时刻,时空自编码网络能提前20 d发出报警信号,且故障检出率和误报警次数均优于常规方法;通过分析重构误差各分量的贡献率,可知该齿轮箱故障中主要异常参数为油路压力和油池温度。展开更多
文摘在风电机组状态监测问题中,常规自编码网络通常仅使用截面SCADA(supervisory control and data acquisition)数据,使得网络对数据时间特征的学习不足。因此,提出一种基于时空自编码网络的风电齿轮箱状态监测方法:使用1维卷积网络(1DCNN)级联双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)作为编码层,序贯提取面板数据的空间及时间特征,以输入的重构误差作为预警指标实现在线状态监测。使用河北省某风电场实际数据验证,结果表明:相比故障记录时刻,时空自编码网络能提前20 d发出报警信号,且故障检出率和误报警次数均优于常规方法;通过分析重构误差各分量的贡献率,可知该齿轮箱故障中主要异常参数为油路压力和油池温度。
