基于多源传感器数据融合的海上风电机组故障诊断方法及系统

本申请提供一种基于多源传感器数据融合的海上风电机组故障诊断方法及系统，方法包括通过振动传感器获取来自风电机组至少一个部件的振动信号；应用同步压缩小波变换对振动信号进行时频转换以获取振动信号的时频表示；在重构误差超过预设阈值时，判定振动信号存在异常事件；获取异常事件对应的部件的位置；根据部件的位置启动图像传感器及声学传感器，并根据图像传感器及声学传感器获取部件的图像信号及声音信号；根据DS证据理论、振动信号、图像信号及声音信号以获取故障类型的置信度；根据最大置信分配原则判定部件的故障类型，能够通过同步压缩小波变换(SST)实现高分辨率时频分析，结合自编码神经网络与D‑S证据理论，提升故障特征辨识度。