一种基于深度生成对抗网络的风电传动系统故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于深度生成对抗网络的风电传动系统故障诊断方法，包括以下步骤：收集不同工况、负载下已有的风电机组传动系统振动数据，建立大型风电机组传动系统跨域样本训练集；构建深度生成式对抗网络模型；预训练深度生成式对抗网络模型；采用训练好的模型对大型风电机组传动系统实施在线诊断。本发明根据源领域和目标领域数据之间的相似性与差异性，利用深度生成式对抗网络对两个领域之间的数据进行了融合与修正，多层次的堆栈自编码网络结构能够从跨领域数据中提取出相似性特征，而基于softmax分类器的域鉴别器能够进一步修正源领域和目标领域数据之间的差异性，能够利用源领域的丰富知识实现对目标领域的故障诊断。