摘要：为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明所提方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。