公开(公告)号：CN120008918A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510083561.0

申请日：2025-01-20

Applicant: 重庆城市管理职业学院

Inventor： 雍彬

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及风电齿轮箱故障诊断领域，特别涉及一种基于数据生成的少样本风电齿轮箱故障诊断方法，包括在风电机组齿轮箱上安装的振动传感器采集齿轮箱在运行过程中的振动信号数据，并对采集的数据进行预处理；结合风电机组齿轮箱的历史故障报告，将预处理后的数据打上故障标签作为训练数据；构建故障诊断模型，包括生成器、特征提取器、故障类型分类器和真假数据鉴别器；由生成器、特征提取器和真假数据鉴别器组成的生成对抗网络生成与真实数据相似的生成数据；采用生成数据与真实数据对由特征提取器和故障类型分类器组成的故障诊断网络进行训练，利用该故障诊断网络判断待检测样本故障类型；本发明能够为风电行业的智能运维提供有力的技术保障。