一种基于多源数据融合的风力发电系统故障诊断方法及系统

本发明涉及风力发电系统故障诊断领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的风力发电系统故障诊断方法及系统。本发明包括：获取风力发电传动系统中的原始振动信号，并进行预处理得到原域数据样本的二维频率图；构建基于分离注意力机制优化的残差网络作为分类器，再通过条件域对抗迁移方法得到针对目标域的迁移诊断教师模型；采用掩码信息熵知识蒸馏策略，计算教师模型输出的信息熵图并与目标区域掩码相乘，将精炼知识迁移至轻量化学生模型；输入目标域待测数据样本到轻量化学生模型中得到诊断结果。本发明的目的在于提供一种基于多源数据融合的风力发电系统故障诊断方法及系统，其解决了风力发电传动系统故障数据稀缺、模型计算资源受限问题。