一种基于多源信号融合的风机叶片健康监测方法

本发明公开一种基于多源信号融合的风机叶片健康监测方法，利用多通道声发射‑振动传感器采集叶片故障信号，其经由放大、降噪、预处理之后，利用自适应卷积耦合自适应卷积耦合将声发射信号信息流和振动信号信息流进行特征融合，并提取声发射和振动数据中的差异特征来实现健康状态的识别，后利用基于增强混合匹配的半监督学习方法充分利用标记样本、正确预测样本和未标记样本，在有限的标记样本下最大限度地提高诊断效率。本发明对叶片的健康状况进行实时诊断，对于发生故障的情况，及时通过贝叶斯分类器对故障进行分类预测，以此判断故障类型，最终形成自感知、自诊断、自预警的方法。