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摘要：針對目前復(fù)雜機械設(shè)備大多采用單特征值門限報警法,無法實現(xiàn)提前預(yù)警的現(xiàn)狀,提出一種基于降噪自編碼器(denoising autoencoder,DAE)的特征自學(xué)習(xí)方法,將高維監(jiān)測數(shù)據(jù)編碼成低維特征,作為設(shè)備運行狀態(tài)的特征表示,通過度量待測樣本編碼特征與基準(zhǔn)的距離實現(xiàn)故障預(yù)警。實驗結(jié)果表明,本文方法能夠區(qū)分正常樣本特征與任意故障樣本特征,并能降低變工況及環(huán)境噪聲干擾的影響;工程應(yīng)用案例表明,本文方法能夠發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障發(fā)生前的微弱征兆,實現(xiàn)提前預(yù)警。