基于多层深度互信息变分网络的风电机组轴承故障预警方法

针对变工况复杂环境下风电机组轴承的早期故障潜隐性高且故障阈值设置困难的问题,提出一种基于多层深度互信息变分网络的轴承故障超前预警方法。该网络在变分自编码器的架构上进行多层编码拓展,采用解码信号的二次编码增强了变分网络对输入信号中噪声的鲁棒性,通过隐层变量与输入信号间最大化互信息以及与二次编码特征间的最大化互信息,提高了网络对轴承正常状态空间的建模能力。以二次编码特征与隐层变量的重构误差为基础,构建健康指数,结合三次递推指数加权移动平均模型设置与风电机组轴承工况环境相适应的健康基线。在2个风电机组轴承故障检测试验中的应用结果表明,该方法对比传统的基于模型重构的轴承早期故障检测方法,具有更高故障预警准确率和抗干扰能力。