基于自编码网络模型的风机故障检测研究

为了保障风机的正常运行,提出基于自编码(Autoencoder,AE)的风机故障检测方法。依据法国风机ENGIE公开的风速传感器数据,建立欠完备自编码模型(UAE)、去噪自编码模型(DAE)与收缩编码器(CAE)模型,对风机风速传感器数据进行编码和解码,计算重构误差并设定阈值进行故障检测。用多风机风速传感器数据建立PCA模型并与去噪编码器模型对比。根据ROC曲线与AUC值对比,得出欠完备自编码模型、去噪自编码模型、收缩编码器模型均可用于风机异常检测,且收缩编码器效果最好的结论。PCA模型也可用于故障检测,同时多风机故障检测效果高于单一风机。