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為了實現風機齒輪箱的故障檢測分析，提出一種基于風電機組齒輪箱的數據采集與監視控制（ SCADA）數據和振動信號的深度自編碼網絡模型。該模型作為一種典型的深度學習方法，通過逐層智能學習初始樣本特征，可以獲取數據蘊含的規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對網絡參數進行預訓練和反向傳播算法對參數進行調優，建立深度自編碼網絡模型。然后，通過對齒輪箱的狀態變量進行編碼和解碼，計算重構誤差并將其作為齒輪箱的狀態檢測量。為了有效檢測重構誤差的趨勢變化，選用自適應閾值作為風機齒輪箱故障檢測的決策準則。最后，利用對齒輪箱故障前、后記錄的數據進行仿真分析，結果驗證了深度自編碼網絡學習方法對齒輪箱故障檢測的有效性。
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