《表3 不同c0、cT与c时的检测准确率》

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《采用滑动窗口及多重加噪比堆栈降噪自编码的风电机组状态异常检测方法》

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采用两层SDAE框架，分析不同c0、cT与Δc对模型检测结果的影响，10次检测结果的平均准确率见表3，其中当cT=c0时即为固定加噪比模型，两者均为0时为SAE模型；当cT=0.05时，间距为0.05，其余多重加噪比的间距为0.1。由表3可知：（1）降噪训练可明显提高模型的检测效果；（2）多重加噪比的训练方法有效提高了检测准确率，当初始加噪比c0>0.4、且最终加噪比cT<0.2时，模型检测结果的准确率均大于96%，采用过大的加噪比破坏原始输入数据时可能引起原始输入数据中信息的丢失，因此实际中可取初始加噪比为0.4～0.5之间；（3）多重加噪比的间距越小，检测结果的准确率越高，间距越小时重数越多，网络可实现机组正常运行数据更多邻域范围内的流形学习，从而获取更加详细的特征信息。