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基于对抗自编码的风电齿轮箱异常状态识别
被引量：
3
1
作者
刘潇波
柳亦兵
+1 位作者
曹欣
井延伟
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期912-917,共6页
对风电机组进行早期异常状态识别,有助于提高机组可靠性、降低运维成本。文章基于监控与数据采集(SCADA)系统数据,提出了一种基于卷积对抗自编码器的风电齿轮箱异常状态识别模型。首先,用预处理后的健康SCADA数据训练卷积对抗自编码器,...
对风电机组进行早期异常状态识别,有助于提高机组可靠性、降低运维成本。文章基于监控与数据采集(SCADA)系统数据,提出了一种基于卷积对抗自编码器的风电齿轮箱异常状态识别模型。首先,用预处理后的健康SCADA数据训练卷积对抗自编码器,根据训练结果自适应确定异常状态阈值;然后,将所有数据输入到训练好的模型中,利用自编码器的输入和输出计算曼哈顿距离作为健康状态的度量,使用指数加权移动平均控制图显示结果。由于不同机组所处运行工况不同,每个机组单独训练并测试。现场风电齿轮箱故障案例验证了方法的有效性。
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关键词
异常状态识别
监控与数据采集系统
卷积对抗自编码器
指数加权移动平均控制图
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职称材料
题名
基于对抗自编码的风电齿轮箱异常状态识别
被引量：
3
1
作者
刘潇波
柳亦兵
曹欣
井延伟
机构
华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室
新天绿色能源股份有限公司
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期912-917,共6页
文摘
对风电机组进行早期异常状态识别,有助于提高机组可靠性、降低运维成本。文章基于监控与数据采集(SCADA)系统数据,提出了一种基于卷积对抗自编码器的风电齿轮箱异常状态识别模型。首先,用预处理后的健康SCADA数据训练卷积对抗自编码器,根据训练结果自适应确定异常状态阈值;然后,将所有数据输入到训练好的模型中,利用自编码器的输入和输出计算曼哈顿距离作为健康状态的度量,使用指数加权移动平均控制图显示结果。由于不同机组所处运行工况不同,每个机组单独训练并测试。现场风电齿轮箱故障案例验证了方法的有效性。
关键词
异常状态识别
监控与数据采集系统
卷积对抗自编码器
指数加权移动平均控制图
Keywords
abnormal identification
SCADA
convolutional adversarial auto-encoders
exponential weighted moving average control chart
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于对抗自编码的风电齿轮箱异常状态识别
刘潇波
柳亦兵
曹欣
井延伟
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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