为满足新时代的中国能源发展需求,国务院发布了《新时代的中国能源发展》白皮书。其中,风能作为清洁能源,因其储量大、分布广、可再生等优点受到重点关注,近年来得到大力发展。然而,随着服役时间增加,大量风电机组开始逐步走出质保期,尽早发现风电机组故障并实现精准诊断是风电行业走高质量发展新道路的必然趋势。风电齿轮箱由于长期承受着高动态载荷,是风电机组故障的主要根源,其故障造成的停机时间最长、损失巨大。因此,研究风电齿轮箱早期诊断方法,及早发现和精准定位故障,对降低风电运维成本有着重要意义。相比于信号分析和传统机器学习的机械故障诊断方法,深度学习通过更深的网络结构增强了风电故障非线性特征提取能力,同时由于无需结合工程实践经验进行故障特征提取和筛选,减少了人为干预,从而实现了从经验驱动的人造特征范式到数据驱动的表示学习范式的转变。然而,由于风电齿轮箱结构复杂、噪声强、工况差异大,尤其在故障发生的早期,其故障特征微弱且处于不断发展变化的状态中,故障模式与故障表征间映射关系模糊,导致早期故障辨识难度大,进而造成了风电齿轮箱早期故障样本标记缺乏和样本误标记等问题。上述早期故障特征微弱、样本标记缺乏和样本误标记等情况给传统强监督深度学习方法带来了巨大挑战,为提高深度神经网络在强噪声、变工况下的微弱故障特征自适应特征挖掘能力、满足少标签样本和噪声标签样本下的风电齿轮箱故障诊断需求,开展弱监督深度学习的风电故障诊断方法研究就显得非常必要和迫切,对提升我国风电装备安全运行的稳定性和可靠性具有重要的现实意义。针对上述风电齿轮箱早期故障诊断问题,本文在研究和拓展现有深度神经网络的基础上,结合其非线性自适应特征提取优势,提出了包括微弱特征混合注意力增强残差网络、多关联层深度半监督网络和自适应损失加权元残差网络的弱监督深度学习风电齿轮箱早期故障诊断方法。论文主要研究工作如下:（1）针对风电齿轮箱早期故障特征微弱和背景噪声强的特点,提出了一种风电机组齿轮箱早期故障微弱特征混合注意力增强方法。该方法通过小波包分解有效地呈现了振动信号的时频信息,并对深度残差模型的频段注意力机制改进,突出了小波系数中的弱故障特征频段,提高了模型在强噪声背景下的特征提取能力;同时,通过通道注意力机制的误差反向传播,自动赋予通道不同的关注权重,改善了不同网络通道学习到的特征表示;最后,通过验证实验和风场实际故障数据验证了所提方法的优越性能。（2）针对风电齿轮箱早期故障有标记样本缺乏的问题,提出了一种多关联层深度半监督故障诊断方法。该方法结合了传统半监督学习和深度学习的优点,并利用小波包变换来分析时频域的局部细节,突出冲击信号特征,通过部分标签和大量无标签的故障样本集,用于训练所提出的模型。实验结果证实,所提出的方法摆脱了对人工特征提取和大量准确标记样本的依赖,在较少标签的条件下能取得比传统强监督深度学习模型更佳的效果。（3）针对风电齿轮箱早期故障存在噪声标记的问题,提出了一种自适应损失加权元残差网络模型实现对含噪声标签的风电齿轮箱故障的诊断。该方法通过加权网络和从原残差网络克隆的元网络建立加权函数映射,从干净标签的数据中自适应学习权值进行原残差网络的损失函数动态加权,从而提高故障诊断模型对噪声标签的鲁棒性。最后,通过模拟实验和风场历史数据验证了所提方法在大量噪声标签下进行故障诊断的有效性。（4）在前序章节所提的风电齿轮箱故障诊断方法基础上,根据风电齿轮箱故障诊断需求,通过Python（3.62）编程语言和Tensorflow（1.15.4）、Keras（2.3.1）等深度学习框架对所提出算法进行实现,在python的Py Qt5下进行可视化界面开发,实现了一套深度学习风电齿轮箱故障诊断调校程序,并通过风场实测数据对系统各功能模块进行了离线调校验证。此外,本章介绍了前序章节所提模型的应用情况,通过风场历史数据的训练调校后,部署应用于国内某公司的风电诊断预警系统。最后,本文在上述研究探索的基础上,对弱监督深度学习在风电齿轮箱早期故障诊断应用中存在的问题和发展趋势进行了总结和展望。