一种基于光纤F-P微腔的风机齿轮箱低频故障诊断预警方法

本发明提供了一种基于光纤F‑P微腔的风机齿轮箱低频故障诊断预警方法，涉及风力发电机设备状态检测技术领域，包括：采集风机齿轮箱的振动响应，并利用位移光学转换机制获取风机齿轮箱的振动信号；对振动信号进行时序分析，基于LSTM算法，并结合注意力机制提取振动信号中的高阶特征，得到高阶特征向量；构建元学习任务，通过元学习器中的原型网络计算故障类别原型，并基于概率分布进行故障类别原型分类，根据分类结果对风机齿轮箱的故障类别进行诊断。本发明实现对轴不对中、转子不平衡等五种早期齿轮箱低频故障类型的诊断预警，以避免故障进一步恶化，提高风力发电的可靠性和经济效益。