基于深度学习的风机故障智能诊断

风力发电场往往建设在地方人稀的地区,分布范围很广,而且由于安装高度很高,导致很难直接实施观测与故障诊断。通过安装在线传感器,可以对数据进行实时监测,然而风机结构复杂,信号包含了大量噪声,对其进行高效的故障监测是一个难点。针对此,文章将深度学习引入故障识别中,通过使用堆栈式自动编码器建立智能识别网络,将信号频谱直接输入网络,不需要人工提取特征,实现风机的智能诊断。这种方式有效减少了人工工作量,大大提高了诊断的效率。