工业级落地！基于深度学习的风电变桨轴承故障预测系统方案与代码详解

文章目录

• 工业级落地！基于深度学习的风电变桨轴承故障预测系统方案与代码详解
• • 关键词
  • 一、引言
  • 二、基本概念与技术背景
  • • 2.1 变桨轴承核心故障模式
    • • 2.1.1 磨损与疲劳
      • 2.1.2 润滑失效
      • 2.1.3 过载损伤
      • 2.1.4 密封失效
    • 2.2 数据来源与特征
    • • 2.2.1 SCADA 数据
      • 2.2.2 振动信号
      • 2.2.3 维护日志
  • 三、数学原理与模型架构
  • • 3.1 信号预处理算法
    • • 3.1.1 优化变分模态分解（OVME）
      • 3.1.2 稀疏最大谐波噪声比解卷积（SMHD）
    • 3.2 深度学习模型
  • 四、技术方案设计
  • • 4.1 数据采集与预处理
    • • 4.1.1 硬件配置
      • 4.1.2 特征工程
    • 4.2 模型训练策略
    • • 4.2.1 迁移学习
      • 4.2.2 损失函数
      • 4.2.3 优化器
  • 五、系统部署方案
  • • 5.1 边缘 - 云协同架构
    • 5.2 实施流程
    • • 5.2.1 数据采集
      • 5.2.2 模型部署
      • 5.2.3 预警规则
  • 六、详细实操代码
  • • 6.1 时频图生成（Python）
    • 6.2 混合模型训练（PyTorch）
    • 6.3 工业级推理服务（FastAPI）
  • 七、验证与优化
  • • 7.1 测试指标
    • 7.2 持续优化
    • • 7.2.1 在线学习
      • 7.2.2 硬件加速
  • 八、实际应用案例
  • 九、总结与展望
  • • 9.1 总结
    • 9.2 展望
  • 十、参考文献
  • 十一、附录
  • • 11.1 代码与工程文档参考
    • 11.2 常用函数和类的详细解释
    • • 11.2.1 `generate_cwt` 函数
      • 11.2.2 `HybridModel` 类
    • 11.3 常见问题解答
    • • 11.3.1 为什么要使用迁移学习？
      • 11.3.2 如何处理数据中的缺失值？
      • 11.3.3 如何选择合适的小波基进行 CWT 变换？