원래 이름 기록: 华能重庆奉节风电有限责任公司; 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司

本申请公开了一种风力发电机的故障诊断方法、装置及计算机程序产品，涉及故障诊断技术领域，该方法包括：根据风力发电机的历史故障数据确定低维特征向量集合；根据聚类算法对低维特征向量集合中的低维特征向量进行聚类，得到多个向量簇，获取对多个向量簇进行打标后得到的故障标签数据；根据风力发电机的当前故障数据生成当前低维特征向量，根据聚类算法确定当前低维特征向量所属的目标向量簇；根据故障标签数据确定目标向量簇对应的目标故障标签，根据目标故障标签确定风力发电机的故障。将目标向量簇的故障标签确定为目标故障标签，获取目标故障标签对应的故障诊断结果。采用上述技术方案，解决了如何提高风力发电机的故障诊断效率的问题。

本发明涉及风电设备状态监测与故障诊断技术领域，具体涉及基于移动声纹的风力发电机齿轮箱故障诊断系统及方法，包括：声纹采集终端，用于采集齿轮箱的运行声纹信号及相关环境数据；嵌入式边缘计算模块，用于对所述声纹信号进行噪声分离和时频特征提取，并将提取的特征数据上传；云端故障诊断平台，用于接收所述特征数据，并融合齿轮箱的温度、转速参数，通过预训练的深度学习模型进行故障诊断，输出诊断结果；运维终端，用于接收、显示云端诊断平台发出的故障报警与诊断报告，为现场或远程运维人员提供直观的决策支持，以便他们能及时安排并执行针对性的检修维护工作。本发明提高了风电设备状态监测与故障诊断的准确性。