一种基于非侵入式量测的水轮机可解释故障检测方法

本发明属于旋转机械故障检测技术领域，公开了一种基于非侵入式量测的水轮机可解释故障检测方法，包括利用基于小波核卷积自编码器的压缩网络，获得低维时序依赖特征表示以及重构特征；根据重构特征得到重构输入样本，并计算样本重构误差；利用单独的估计网络分别预测混合隶属度矩阵与状态转移概率矩阵，根据预测值估计高斯混合隐马尔可夫模型的参数，并计算低维时序依赖特征表示的能量；基于样本重构误差、低维时序依赖特征表示的能量以及罚函数构建联合优化损失函数，并基于联合优化损失函数更新压缩网络和估计网络的参数进行训练。本发明增强了模型的可解释性，并且提高了故障检测在变工况条件下的泛化能力和适用性。