风电轴承小样本故障诊断：深度学习与工程实践

1. 项目背景与核心挑战

风力发电作为清洁能源的重要组成部分，其设备可靠性直接关系到发电效率和运维成本。风电机组中的滚动轴承作为关键旋转部件，长期承受复杂交变载荷，故障率居高不下。传统故障诊断方法通常需要大量历史故障数据作为训练样本，而实际工业场景中获取足量故障样本成本极高且不现实。

这正是小样本学习技术的用武之地。我们团队在山东某风电场实际运维中发现，单个机组的轴承全生命周期内可能仅产生3-5组有效故障数据，但需要诊断的故障类型却多达十余种。这种"数据饥渴"与"诊断需求"之间的矛盾，促使我们探索基于深度学习的小样本诊断方案。

2. 技术方案设计思路

2.1 整体架构设计

采用"预训练+微调"的两阶段框架：

1. 预训练阶段：利用公开轴承数据集（如CWRU、PU）构建基础特征提取器
2. 微调阶段：通过领域自适应技术将知识迁移至目标风电机组

关键创新：在特征提取器后引入原型网络（Prototypical Network），通过计算查询样本与各类故障原型在特征空间的距离实现分类，显著降低对样本数量的依赖。

2.2 数据预处理流程

针对风电轴承振动信号特点，我们设计了特殊的预处理管道：

python复制def preprocess(raw_signal):
    # 1. 抗混叠滤波（截止频率2kHz）
    b, a = butter(4, 2000/(fs/2), 'low') 
    filtered = filtfilt(b, a, raw_signal)
    
    # 2. 包络解调（Hilbert变换）
    analytic_signal = hilbert(filtered)
    envelope = np.abs(analytic_signal)
    
    # 3. 时频特征提取（连续小波变换）
    scales = np.arange(1, 128)
    cwtmatr, _ = pywt.cwt(envelope, scales, 'morl')
    return cwtmatr

2.3 网络结构详解

核心模型采用多尺度特征融合架构：

• 底层：并行CNN分支（卷积核尺寸3/5/7）
• 中层：BiLSTM时序特征提取
• 顶层：注意力机