随着现代工业系统大型化、复杂化的发展趋势，现有针对工业系统的故障诊断方
法遇到了一系列的技术难题。近些年，深度学习在特征提取方面展示出巨大的优势和
潜力，因此本文将提出一些适用于风电行业的异常检测和故障诊断深度学习算法来帮
助维修人员做出故障判断，以降低对风机运行故障的误报率和漏报率。
本文首先论述了相关的关键技术，其中分为三部分：风机的主要结构、振动信号
的多模态分解理论、以及深度学习的基础理论和几种神经网络结构。其次，本文有效
地结合了信号分析法和神经网络对振动信号进行故障分类，　在卷积网络的特征表示中
结合信号的多模态信息，该方法具有较好的准确率和可解释性。　为了提升故障诊断通
用性和泛化能力，　满足端到端的应用需求，　本文设计出一种新的卷积核，使其可以在
训练过程中自动学习正交的多模态信息。　针对风机中的小样本问题，本文在经典的自
编码器上进行优化，利用大量的无标签数据预训练，从而提高分类模型在小样本上的
预测效果。再次，本文提出了基于生成对抗网络的风机异常检测方法，通过无监督方
式训练生成器和判别器，测试时结合重构误差和判别误差识别异常点。本文提出了基
于Transformer结构的生成对抗网络，相比于传统模型能大大缩短模型训练和测试的时
间，之后在SCADA数据上对该算法进行了验证。
通过对风机　SCADA　数据的异常检测和故障诊断算法的研究和对实验结果的分析，
说明本文的异常检测算法相较于传统方法有更高的预测精度，能准确识别风机的异常
状态；故障诊断算法能准确识别风机的故障类型，　较传统方法性能更好。