基于ACGAN的风电机组行星轮齿轮箱故障诊断方法

本发明涉及一种基于ACGAN的风电机组行星轮齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：采集行星齿轮箱的振动信号作为诊断样本；将诊断样本按照设定的比例分为训练集样本和测试集样本；将训练集样本输入到ACGAN中进行自适应训练，获取ACGAN中判别器网络和生成器网络的参数，直至ACGAN达到纳什平衡，保存训练好的ACGAN中判别器网络和生成器网络的参数；将训练好的ACGAN作为故障诊断模型，输入测试集样本，生成器网络生成逼真样本，将逼真样本加入到诊断样本中；判别器网络输出齿轮箱故障诊断结果。与现有技术相比，本发明可直接使用原始数据训练网络，并自动提取特征向量，模型识别分类的精确度高，同时有极高的泛化能力，可以有效地对风电机组行星齿轮箱进行故障诊断。
上海电力大学
李东东 | 刘宇航 | 赵耀 | 谭涛 | 刘强 | 孙雅茹