摘要：為了提高對輔機故障的事前預(yù)知能力,結(jié)合深度學(xué)習(xí)中非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢,提出基于改進堆疊自編碼網(wǎng)絡(luò)的電站輔機故障預(yù)警方法。以輔機的歷史正常數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集,利用堆疊自編碼(SAE)網(wǎng)絡(luò)的非線性表達能力表示輔機各變量之間的關(guān)系,同時引入批標準化(BN)算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。對于輸入的觀測向量,SAE網(wǎng)絡(luò)給出相應(yīng)的重構(gòu)向量。構(gòu)造基于融合距離的相似度表示觀測向量與重構(gòu)向量間的偏差,當(dāng)輔機開始偏離正常狀態(tài)時,觀測值與重構(gòu)值偏差增大,相似度下降至預(yù)警閾值即表明設(shè)備出現(xiàn)故障。分別利用某熱電機組中速磨煤機的正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)進行測試與驗證,結(jié)果顯示引入BN算法的SAE網(wǎng)絡(luò)具有更低的重構(gòu)誤差,同時能夠在磨煤機跳閘前做出預(yù)警,表明所提方法可對輔機故障進行有效預(yù)警,具有一定的工程應(yīng)用價值。