摘要
本发明公开了一种基于声纹采集的风力发电机叶片异常检测方法及系统,包括:首先对叶片声纹数据进行声纹特征编码得到声纹嵌入特征,提取其异常特征向量;确定至少两个故障类型,依各故障类型对异常特征向量识别得异常状态得分;分析声纹嵌入特征得到故障类型权重;结合权重对异常状态得分权值分配得到目标异常状态检测结果;最终依此确定叶片异常检测结果。如此设计,实现对风力发电机叶片异常的有效检测。
技术关键词
特征提取模块
声学特征
嵌入特征
故障检测模型
声纹特征
误差参数
异常状态
风力发电机叶片
样本
故障工况
异常检测方法
多级特征融合
编码
标签
噪声
历史故障数据
多分支
系统为您推荐了相关专利信息
剩余使用寿命
声纹特征
设备健康评估
指数
异常事件
模式识别模型
特征数据信息
深度学习模型
模式识别方法
神经网络模型
声学特征
语音识别模型
地域方言
置信度阈值
分词