降噪自编码器在机械设备故障预警中的应用

针对目前复杂机械设备大多采用单特征值门限报警法，无法实现提前预警的现状，提出一种基于降噪自编码器（denoising autoencoder，DAE）的特征自学习方法，将高维监测数据编码成低维特征，作为设备运行状态的特征表示，通过度量待测样本编码特征与基准的距离实现故障预警。实验结果表明，本文方法能够区分正常样本特征与任意故障样本特征，并能降低变工况及环境噪声干扰的影响；工程应用案例表明，本文方法能够发现设备故障发生前的微弱征兆，实现提前预警。