基于音频潜在表征的风电叶片故障检测方法及系统

本发明涉及风电机组故障监测技术，其公开了一种基于音频潜在表征的风电叶片故障检测方法及系统，提高风电叶片故障检测的准确性，且无需依赖标注数据。本发明采用训练后的故障检测模型对风电叶片进行故障检测，故障检测模型包括采用编码器‑解码器‑编码器架构的生成器网络，通过引入判别器与生成器网络进行对抗训练。检测方法包括：首先采集叶片工作时的原始音频，并进行预处理和特征提取，获得原始梅尔谱，接着通过第一编码器进行处理获得第一潜在表征，通过解码器处理获得重建的梅尔谱，再通过第二编码器进行处理获得第二潜在表征，最后根据两个潜在表征，计算异常情况评分，根据评分判断风电叶片是否异常。本发明适用于风电机组叶片故障检测。