一种风电机组轴承故障诊断方法及诊断系统

本申请公开了一种风电机组轴承故障诊断方法及诊断系统，该方法包括以下步骤：获取轴承振动数据，建立数据集；将数据集划分为源域与目标域，得到源域样本数据与目标域样本数据；基于混沌理论算法对源域样本数据进行相空间重构，生成混沌相位图；将混沌相位图作为神经网络的输入，提取时间和空间尺度的特征；基于轴承样本进行多工况下的预训练，得到预训练模型，基于迁移学习策略对预训练模型进行参数迁移，得到参数迁移后的CNN‑DLSTM模型；分析轴承故障信息，并匹配故障类型标签，得到故障诊断结果；将强非线性振动信号转换为混沌相位图，利用深度学习方法对相位图进行特征提取和故障分类；提高故障诊断精度。