基于小样本的风机叶片损伤识别方法及装置

本申请属于神经网络领域，具体公开了一种基于小样本的风机叶片损伤识别方法及装置，方法包括：采集风机叶片的音频时域信号，将所述音频时域信号转换为频域信号；对所述频域信号进行特征提取，得到无量纲化的倍频程特征，将所述倍频程特征作为模型训练的数据集；将所述数据集输入至初始神经网络模型中，利用MAML算法对所述初始神经网络模型进行梯度更新并不断调整所述初始神经网络模型的参数，直至模型收敛得到训练好的风机叶片损伤识别模型，并利用训练好的风机叶片损伤识别模型进行风机叶片损伤识别，得到风机叶片的识别结果。通过本申请可提高模型训练效率和训练精度，进而提高风机叶片的识别准确度。