水轮机转轮故障预警与自学习识别方法、装置及存储介质

本发明涉及水轮机转轮故障预警技术领域，尤其是指一种水轮机转轮故障预警与自学习识别方法、装置及计算机存储介质。本发明采集多源传感数据，提取包含时域、频域特征及表征水导摆度与有功功率相关性的物理关联特征，构建多维特征向量；基于正常与故障前状态数据构建深度神经网络预警模型，将多维特征向量输入模型得到故障概率，并结合物理关联特征触发多级预警；当触发预警时，采集转轮图像，利用图像识别模型进行缺陷识别；将确认缺陷的预警数据反馈至预警模型进行再训练，并通过人工反馈与增量学习持续优化图像识别模型，形成闭环优化。本发明通过多源数据融合、物理关联特征引入及闭环自学习，提高了预警准确率和提前时间，降低了误报漏报率。