【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械设备故障诊断领域，特别是涉及一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，主要用于监测和分析风机齿轮箱的振动信号，以检测和诊断可能的故障。
技术介绍
1、目前存在的主要问题：齿轮箱作为风力发电机的重要部件，其主要作用是将转子轴的旋转加速后带动发电机发电。由于叶轮转速较低，远低于发电机发电所需转速，故需要齿轮箱起到增速作用。同时风力发电机增速齿轮箱由于使用条件及环境限制，致使齿轮箱故障高发；风力发电机组大部件的维修，需耗费大量的人力、物力，机械结构上的故障所需的维修时间更长，导致发电效率降低，维护成本增加。因此，对设备进行故障监测与诊断对保证整机稳定运行起着关键性作用。
2、在齿轮箱故障诊断中，获取足够的数据样本和故障状态样本是进行准确诊断的关键。然而，实际操作中，由于现场条件的限制，尤其是风机齿轮箱等大型设备的复杂工况和高维护成本，样本获取通常面临许多挑战。
3、目前现有技术中，
4、1.传感器布置需要精确选点，但由于工况复杂，信号中常包含大量噪声和干扰。此外，监测范围有限，难以全面覆盖所有潜在故障点，尤其是在早期故障特征微弱时，信噪比低，导致故障特征容易被噪声掩盖。
5、2.积累足够的数据样本需要较长时间，且在故障样本稀缺的情况下，无法保证每种故障类型都有充足的数据。此外，早期故障信号通常隐藏在正常数据中，且每种工况下的信号表现不同，导致数据的泛化性差。
6、综上所述，早期故障状态的振动信号能量很小，且容易被噪声淹没，常规的信号处理方法难以有效提取早期故障特
技术实现思路
1、本专利技术目的在于生成更具代表性和多样性的样本,提升模型在复杂工况下的故障识别能力。提出一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统。
2、一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，包括振动数据采集模块、信号预处理与降噪模块、故障特征提取模块和故障诊断与预测模块；其特征在于，
3、故障诊断与预测模块采用深度学习模型对提取的故障特征进行分类与识别，深度学习模型还结合数据增强技术生成训练样本，利用生成对抗网络(gans)生成多样化的振动信号样本，增强模型的训练集，弥补故障数据样本不足。
4、本专利技术的有益效果是：
5、与现有技术相比，通过在gans生成的合成样本的基础上，系统能够实现迁移学习的微调，初始迁移时，已经在相似工况或设备上预训练好的深度学习模型(如cnn、lstm)被迁移到当前风机齿轮箱的故障诊断任务上，通过引入gans生成的高质量样本，模型的数据多样性得到增强，逐步适应新的任务环境，从而提升整体性能。
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1.一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，包括振动数据采集模块、信号预处理与降噪模块、故障特征提取模块和故障诊断与预测模块；其特征在于，
2.根据权利要求1所述一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，其特征在于，
3.根据权利要求1所述一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，其特征在于，
4.根据权利要求1所述一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，其特征在于，
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【技术特征摘要】
1.一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，包括振动数据采集模块、信号预处理与降噪模块、故障特征提取模块和故障诊断与预测模块；其特征在于，
2.根据权利要求1所述一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，其特征在于，
3.根据权利要求1所述一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，其特征在于，
4.根据权利要求1所述一种风机齿轮箱振动故障监测与诊断系统，其特征在于，
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【专利技术属性】
技术研发人员：郭婧婧，
申请(专利权)人：北方联合电力有限责任公司新能源分公司，
类型：发明
国别省市：
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