风机齿轮箱故障诊断方法和装置、系统、存储介质

本发明公开一种风机齿轮箱故障诊断方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、采集齿轮箱处于不同故障类型下的振动信号数据；步骤S2、根据振动信号数据训练基于SG‑Net的双流深度神经网络，得到风机齿轮箱故障诊断模型；基于SG‑Net的双流深度神经网络包括：全局特征提取流网络、局部特征提取流网络和双权重自适应融合模块；步骤S3、将实时采集风机齿轮箱的振动信号数据输入到风机齿轮箱故障诊断模型中，得到风机齿轮箱的具体故障类型。采用本发明的技术方案，提高风机齿轮箱故障识别的准确率和鲁棒性。