【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水电机组异常检测，尤其涉及一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法。
技术介绍
1、水电机组是水电站正常运行的核心，其性能的好坏直接影响到电站的安全、稳定和经济运行。在现代工业生产和运维领域，尤其是在水电站的运营中，水电机组的健康状态监测和故障诊断显得尤为重要。传统的监测方法主要依赖于定期的物理检查、机械振动分析以及专家经验判断等，这些方法虽然在早期的工业应用中取得了一定的成效，但随着技术的发展和应用场景的复杂化，这些传统方法逐渐暴露出各种缺陷和不足。
2、一方面，传统的监测和诊断技术往往需要停机检修，这不仅影响生产效率，还可能因为检修不当而引入新的故障。另一方面，这些方法大多依赖于人工经验判断，主观性强，诊断结果易受个人经验和技术水平的限制，难以实现高精度和高可靠性的故障诊断。此外，传统方法在处理复杂信号时，如音频信号的捕获和分析上存在困难，难以有效提取故障特征，导致故障检测和诊断的准确率不高。
3、随着人工智能技术，特别是深度学习在各个领域的广泛应用，基于深度学习的故障诊断方法开始被研...
【技术保护点】
1.一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S4具体包括：
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