变桨系统故障诊断的深度学习方法探索

一、引言

风电机组变桨系统通过调节叶片桨距角实现功率控制与安全制动，其运行状态直接影响机组发电效率与安全性能。传统故障诊断方法依赖人工经验与阈值设定，难以适应变工况下故障特征动态变化的需求。深度学习技术凭借其强大的非线性映射能力与特征学习能力，为变桨系统故障诊断提供了新思路。本文从信号处理、模型构建、算法优化三个层面展开研究，探索深度学习在变桨系统故障诊断中的工程化应用路径。

二、变桨系统故障特征分析

（一）机械故障特征

变桨轴承作为关键传动部件，其故障特征主要表现为振动信号的周期性冲击与调制现象。在低速重载工况下，轴承内圈、外圈及滚动体故障会引发特定频率的振动分量，这些分量与转速、载荷等参数存在非线性耦合关系。变桨减速箱齿轮故障则表现为啮合频率及其谐波的异常调制，故障严重程度与调制边频带能量分布密切相关。

（二）电气故障特征

变桨电机故障通常伴随电流谐波含量增加与转矩波动加剧。定子绕组短路会导致电流波形畸变，而转子断条则引发转矩脉动。变频器 IGBT 模块故障会引发直流母线电压波动，并通过 PWM 调制影响电机控制性能。后备电源系统故障则表现为电压跌落与充放电异常，直接影响紧急顺桨功能。

（三）多源信号耦合特性

变桨系统故障特征呈现多物理场耦合特性，振动信号与电气信号存在时频域关联。例如，轴承故障引发的机械振动会通过电磁耦合影响电机电流特性，而电气故障导致的转矩波动又会加剧机械部件的疲劳损伤。这种多源信号耦合特性要求诊断模型具备跨模态特征融合能力。

三、深度学习模型构建

（一）数据预处理与特征工程

针对变桨系统多源异构数据，采用小波包分解与经验模态分解进行信号去噪与特征提取。通过构建时域、频域、时频域三维特征空间，实现故障特征的全面表征。针对振动信号，提取峭度、峰值因子等时域指标，以及边际谱能量、包络谱熵等频域特征。针对电气信号，计算电流谐波含量、电压波动率等特征参数。

（二）模型架构设计

构建融合卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型。卷积层用于提取信号的局部空间特征，长短期记忆网络用于捕捉特征的时序依赖关系。在模型输入层，采用多通道并行结构分别处理振动信号与电气信号。在特征融合层，引入注意力机制实现跨模态特征加权融合。在输出层，采用 Softmax 分类器实现故障类型识别与故障程度分级。

（三）模型训练与优化

采用 Adam 优化器进行模型参数更新，引入学习率衰减策略防止过拟合。针对小样本问题，采用数据增强技术扩充训练集，包括随机噪声注入、时域缩放、频域掩蔽等方法。在模型压缩方面，采用知识蒸馏技术将大模型知识迁移至轻量化网络，在保持诊断精度的同时降低计算复杂度。

四、算法优化与性能提升

（一）自适应学习率调整

针对变桨系统工况动态变化特性，设计基于梯度统计的自适应学习率调整算法。通过计算历史梯度的二阶矩估计，动态调整各层学习率，实现快速收敛与稳定训练的平衡。在模型训练初期采用较大学习率加速收敛，在训练后期采用较小学习率精细调优。

（二）多任务学习框架

构建多任务学习模型，同时实现故障诊断与剩余寿命预测。在共享特征提取层的基础上，设计故障分类分支与寿命预测分支。通过联合优化分类损失与回归损失，提升模型的泛化能力。在损失函数设计方面，采用加权交叉熵损失处理类别不平衡问题，引入均方误差损失约束寿命预测精度。

（三）边缘计算部署

针对风电场实时诊断需求，开发基于 TensorRT 的模型加速框架。通过量化感知训练与层融合技术，将浮点模型转换为 8 位整数模型，在保持诊断精度的同时提升推理速度。在硬件部署方面，采用 ARM+GPU 异构计算架构，实现模型在边缘设备的实时运行。

五、实验验证与分析

（一）实验平台搭建

构建变桨系统半实物仿真平台，模拟轴承故障、齿轮故障、电机故障等典型工况。通过数据采集卡同步采集振动信号、电流信号、电压信号等多源数据。在数据集构建方面，按照故障类型与故障程度进行标签标注，形成包含多种工况的标准化数据集。

（二）性能评价指标

采用准确率、召回率、F1 值等指标评估模型分类性能，采用均方根误差评估寿命预测精度。通过混淆矩阵分析模型对各类故障的识别能力，通过ROC 曲线评估模型的泛化性能。在对比实验方面，选择支持向量机、随机森林等传统

机器学习方法作为基准模型。

（三）实验结果分析

实验结果表明，深度学习模型在各类故障诊断任务中均取得优于传统方法的性能。在轴承故障诊断中，模型对早期故障的识别准确率显著提升。在电气故障诊断中，模型对复杂工况下的故障特征具有更强的学习能力。在多任务学习场景下，模型在保持故障诊断精度的同时，实现了剩余寿命预测误差的降低。

六、结论

本文针对变桨系统故障诊断问题，提出基于深度学习的解决方案。通过构建融合时序特征与空间特征的混合模型，结合自适应学习率调整与模型压缩技术，实现对变桨系统机械故障与电气故障的精准识别。实验结果表明，该方法在复杂工况下仍能保持较高诊断准确率，为风电设备智能运维提供理论支撑。未来研究将聚焦于模型轻量化与边缘计算部署，推动深度学习技术在风电领域的工程化应用。

参考文献

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