Volume 3,Issue 9
风电机组齿轮箱故障诊断与剩余寿命预测——基于振动信号与深度学习
为实现对风电机组齿轮箱故障的精准诊断与剩余寿命的可靠预测，本文提出了一种基于振动信号与深度学习的综合解决方案。在故障诊断方面，构建了包含数据采集、信号预处理、自适应特征提取、故障分类及性能评估的闭环模型。在剩余寿命预测方面，建立了“健康指标构建— 退化轨迹建模—RUL预测”的预测框架。为打破诊断与预测任务间的壁垒，进一步基于多任务学习设计了融合框架，通过共享特征提取层与联合训练策略，实现了故障诊断与剩余寿命预测的协同优化。
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