基于数据增强方法与图像识别的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于数据增强方法与图像识别的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法，属于风电机组齿轮箱的故障诊断技术领域，包括：S1：采集获得齿轮箱输出轴轴承径向方向的振动信号；S2：将采集到的原始信号作为输入，经信号截取后做离散傅里叶变换，获得时域振动信号的频谱图；S3：采集各类状态振动信号的频谱图作为输入增强故障样本；S4：通过条件GAN网络增强故障样本，以平衡正常状态与故障状态样本量；S5：将生成的多故障状态频谱图与真实频谱图混合，得到样本平衡的训练集；S6：将训练集作为卷积神经网络模型的输入，训练得到齿轮箱故障诊断模型。