仪器仪表学报

作者：徐 健，刘长良，王梓齐，赵陆阳

单位：徐 健,1.华北电力大学自动化系,,刘长良,1.华北电力大学自动化系,,王梓齐,1.华北电力大学自动化系,,赵陆阳,1.华北电力大学自动化系,

关键词：缺失数据填补;自编码网络;注意力机制;风电机组;状态监测

基金：北京市自然科学基金（4182061）项目资助

风电机组监控和数据采集系统的现场数据普遍存在缺失问题,会对下游状态监测任务产生一定负面影响。为此,提出一种结合注意力机制的掩膜自编码网络,用于填补面板数据样本中的缺失值,增加可用样本数量,提升状态监测结果的准确性与连续性。该方法以降噪自编码网络为整体框架,在编码阶段通过注意力机制对缺失值进行掩膜处理,赋予缺失值更高的权重以强化网络对其关注程度,在解码阶段将缺失值填补后输出完备数据样本。随后,利用长短时记忆网络提取的样本特征对目标变量参数进行预测,依据预测残差实现状态监测。使用某风电齿轮箱运行数据验证,结果表明:提出方法的数据填补偏差相较对比方法至少改善17.2%;与数据填补前相比,数据填补后样本数量显著增加,使状态监测网络对正常数据的预测残差平均下降37.4%,对故障数据的检测率提升6.8%。

来源：2022年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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