基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测方法

本发明涉及风电设备叶片故障检测技术，其公开了一种基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测方法，解决现有风电设备叶片故障检测方法对标注数据依赖性强、在强噪声和变工况下泛化能力不足，难以鲁棒捕捉微弱瞬态故障信号和动态变化特征的问题。本发明方案通过采集叶片运行音频信号，经改进短时傅里叶变换提取含幅度谱和相位谱的双通道时频特征；利用含相位感知平行注意力模块的编码器、解码器及辅助编码器构建深度对抗自编码器，离线训练时通过重构误差损失、潜在表征一致性损失、对抗损失及相位一致性损失优化模型，学习正常工况特征分布；在推理阶段，基于特征距离评分和重构误差评分判断故障。