基于深度学习网络的风电机组主轴承故障检测

针对风电机组数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)变量间存在的长期动态平衡关系,提出一种基于风电机组主轴承SCADA状态监测数据逐层编码网络的深度学习方法。首先利用受限玻尔兹曼机逐层智能学习主轴承样本数据蕴含的特定规则形成抽象的表示,构建深度学习网络模型。然后将主轴承SCADA数据输入网络,并计算反映主轴承整体状态的重构误差。根据故障状态下主轴承数据内部规则被破坏,选用指数加权移动平均值(exponentially weighted moving average,EWMA)阈值检测重构误差的趋势变化,并作为判定风电机组主轴承故障的决策准则。通过对主轴承故障前后记录数据进行仿真分析,仿真结果验证逐层编码网络深度学习方法对主轴承故障检测的有效性。