摘要
本发明提出了一种火电站风机故障诊断方法、系统和存储介质,所述方法包括:采集并时空对齐风机的振动、声音、温度和压力数据;构建风机三维物理模型;采用改进K‑SVD算法对振动和声音信号进行稀疏表示,生成表征轴承疲劳和叶片裂纹的编码;通过热传导和CFD流场模拟分析温度和压力数据,识别过热区域和压力异常路径;通过张量融合算法建立多物理场耦合关系,构建深度置信网络诊断模型;利用诊断模型输出故障类型和三维空间定位结果。本发明通过多物理场数据采集、三维模型构建、改进算法稀疏表示、热传导和流场模拟分析、深度置信网络模型构建及实时诊断等步骤,显著提升了故障诊断的精准度和效率。