基于声纹识别与红外成像融合的风电机组故障诊断方法

本申请涉及风电机组故障诊断技术领域，公开了一种基于声纹识别与红外成像融合的风电机组故障诊断方法，该方法包括：同步采集风电机组目标部件运行时的音频信号和红外热成像序列，并获取对应的机组工况数据；对音频信号进行预处理和时频分析，提取第一故障特征向量；对红外热成像序列进行预处理和温度场分析，提取第二故障特征向量；将第一故障特征向量、第二故障特征向量以及与它们时间对齐的机组工况数据，共同输入至预先训练好的多模态融合诊断模型，以输出分级预警信息。本公开因为采集的信号数据比较全面，结合机器算法，可以解决现有技术中因依赖单一振动信号而导致的故障诊断不全面、早期预警能力差、误报率高的问题。