风力发电机状态监测与故障诊断技术分析
风力发电系统状态监测和故障诊断技术研究
风力发电系统状态监测和故障诊断技术研究风力发电系统在投入使用过程中会受到极端冷热温差的考验，不规则变化的风效负荷也会对风力发电系统产生深刻影响，因此风力发电系统的监测技术和故障诊断技术的应用显得尤为重要。
标签：风力发电系统;状态监测;故障诊断技术1风力发电系统状态监测1.1风力发电系统状态监测的效益可以减少不必要的维护和操作，帮助风场及时发现发电系统中的电气故障，从而有效避免重大安全事故发生，同时还能預防连带故障的发生。
风力发电系统状态监测还能帮助技术人员及时发现故障，从而帮助电厂及时采取防护措施，避免大故障的发生，最终降低维护费用，减少因为故障而导致的停机时间。
在风力发电监测系统中采用计算机数据处理技术，将监控到的数据传输到计算机接收系统，并进行先进复杂的数据分析过程，对数据进行收集统一，最终绘制出对应的状态图。
1.2风力发电系统状态监测技术（1）齿轮箱中部件在运行过程中，测试得到相应的振动信号，通过对振动信号进行分析以及和正常状态下振动信号对比，出现故障后发出警报信号。
振动监测包含了幅域统计分析法、时频域的幅值谱分析法，功率谱密度分析等。
在风力发电系统应用振动监测技术有其独特的特点，其实现了低转速动态荷载，相对于功率输出损失，风力发电系统状态监测设备投入较高。
在对机舱振动分析过程中，为了消除风轮转速的影响，振动信号应该采用等旋转角采集。
（2）油液检测主要是油液品质和铁屑，有时也会涉及到油虑压降和油温。
（3）过滤参数监视。
通过监视过滤参数可以保证风力发电系统正常稳定运行。
（4）性能参数检查。
主要通过风力发电系统实际的输出功率特征，将其实际的输出功率和正常的输出功率相对比，当实际功率超出一定范围之后，风力发电状态监测系统就会认为发生故障，发出相应的警报。
2风力发电系统故障诊断技术2.1齿轮箱的故障诊断风力发电机组大部分问题主要出现在齿轮箱这个部位，这个环节出现的问题会造成整个机组面临机器停止运行的风险。
风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究
风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究摘要：风力发电是我国清洁型能源战略组成部分，近年来风力发电在我国的电能工艺占比越来越高，以及逐渐成为我国主力的电能生产方式。
现阶段虽然我国风力发电产能逐年提高，但技术以及管理体制还不够完善，风力发电机组的故障发生概率仍处于较高水平，严重影响了风力发电的效率以及生产稳定性。
课题研究由此出发，深入分析研究风力发电机组状态检测以及故障诊断的技术，并对故障检测技术未来的发展方向做出展望。
关键字：风力发电机组；状态监测；故障诊断技术1.风力发电诊断测试工作中存在的问题对风力发电机组状态检测和故障针对技术的分析以及研究，应基于风力发电机组各项信息作为研究基础。
例如，发电机组在工作时各个组成位置的电压、电流、温度、震动等情况，基于上述参数以及波动范围建立相应的状态检测和故障诊断体系，在参数出现异常时进行分析和判断，并根据分析结果采用必要措施制定相应的维修维护以及处理技术，从而降低事故发生的概率，并减低运行过程中的维修、维护成本。
风力发电机组在运行过程中容易出现的故障种类较多，但从故障的产生原理角度可以分为机械故障和电气故障两种。
其中机械故障主要因为设备在运行过程中出现旋转位置不平衡，振动过大的产生的一系列故障。
如转子质量不平衡、转子偏心、不对中、电机振幅较高等等。
电气故障一般为电机系统的故障，如线圈短路、绝缘设施失效损坏等等。
电气故障可以直接导致整个设备系统失效，影响风力发电机组的正常生产，妥善的维护保养工作可以有效降低机械故障以及电气故障的发生可能性，严格完善的巡检工作也可以及时发现早期阶段的设备故障，最大限度降低设备故障带来的一系列影响以及损失，节约维修成本。
1.1通过发电机震动、温度、转速等诊断机械故障风里发电机组的发电机设备在工作中，其电流、电压以及功率都存在一定波动，但波动如果如果超过预定范围，发电机组大概率以及出现了相应的机械故障，此外电流、电压以及功率存在一定的相关性，如果差异过大也可以判断设备发生了机械故障。
风力发电机组故障检测与诊断方法研究
风力发电机组故障检测与诊断方法研究随着清洁能源的兴起，风力发电成为世界上发展最快的可再生能源之一。
风力发电机组作为风力发电系统的核心组件，承担着转换风能为电能的重要任务。
然而，风力发电机组在运行中难免会出现各种故障，影响其正常运行。
因此，风力发电机组的故障检测与诊断方法研究显得尤为重要。
一、故障检测方法：1. 传感器检测法：通过安装在发电机组各个部位的传感器，实时监测风力发电机组的振动、温度、电流等参数，当数据超出设定范围时，即可判断出发电机组可能存在故障。
2. 振动分析法：利用振动传感器获取发电机组的振动信号，通过对振动信号频谱分析和特征提取，可以识别出发电机组不同部位的故障类型，如轴承故障、齿轮故障等。
3. 温度监测法：通过安装温度传感器检测发电机组各部位的温度变化，可以及时发现发电机组的散热系统是否正常工作，防止因过热导致的故障。
4. 电流监测法：监测发电机组的输出电流，可以判断发电机组内部元件的工作状态，如绕组是否短路、绝缘是否老化等。
二、故障诊断方法：1. 数据融合分析法：将传感器检测到的振动、温度、电流等多种参数进行数据融合，利用数据挖掘和机器学习算法对数据进行分析，可以更准确地判断发电机组的故障类型和位置。
2. 模型诊断法：建立风力发电机组的数学模型，通过与实际监测数据进行对比，可以诊断出发电机组具体的故障原因，为后续维修提供参考。
3. 经验诊断法：结合专家经验和历史数据，对发电机组故障进行诊断。
经验丰富的维修工程师可以通过外观检查和简单测试，迅速确定发电机组的故障类型。
总结：风力发电机组的故障检测与诊断方法多种多样，传感器检测法、模型诊断法、经验诊断法等方法各有特点。
在实际应用中，可以综合利用多种方法，提高对风力发电机组故障的检测和诊断准确率，确保风力发电系统的正常运行，为清洁能源的发展做出贡献。
风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展
风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其地位日益凸显。
风力发电机（Wind Turbine，WT）作为风力发电系统的核心设备，其运行状态和性能直接影响到整个风电场的发电效率和经济效益。
因此，对风力发电机进行状态监测和故障诊断技术的研究，对于保障风电系统的安全稳定运行、提高发电效率、延长设备寿命具有重要的理论和实践价值。
本文旨在全面综述风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究现状与发展趋势。
文章首先介绍了风力发电机的基本结构和工作原理，分析了风力发电机运行过程中可能出现的故障类型及其成因。
然后，重点阐述了当前风力发电机状态监测和故障诊断的主要技术方法，包括基于振动分析的故障诊断、基于声学信号的故障诊断、基于电气参数的故障诊断等。
对近年来新兴的和大数据技术在风力发电机故障诊断中的应用进行了详细介绍。
本文还总结了风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展趋势和挑战，包括技术方法的创新、多源信息融合技术的应用、智能化和自动化水平的提升等。
文章展望了未来风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展方向，以期为我国风电行业的健康发展提供理论支持和技术指导。
二、风力发电机的基本原理与结构风力发电机是一种将风能转化为机械能，再进一步转化为电能的装置。
其基本原理基于贝茨定律，即风能转换效率的理论最大值约为16/27，约为3%。
风力发电机主要由风轮、发电机（包括装置）、调向器（尾翼）、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。
风轮是风力发电机的主要部件，一般由2-3个叶片组成。
风轮受风力作用而旋转，将风能转化为机械能。
风轮的转速随风速的变化而变化，为了保证发电机能够在风速变化的情况下稳定工作，需要通过增速机构提高风轮的转速。
发电机则将风轮旋转的机械能转化为电能。
发电机的类型有很多，如永磁发电机、电励磁发电机等，其选择取决于风力发电机的具体设计需求和运行环境。
风力发电机状态监测与故障诊断技术分析
风力发电机状态监测与故障诊断技术分析摘要：随着社会发展迅速,电力负荷需求也不断增加,寻求新的发电方式是我国解决当前电力需求的一项手段。
其中风力发电在近十几年中迅猛发展,作为一种清洁能源,既提高了我国的电力产量,还有利于环境的保护。
但是风力发电不断发展,装机容量不断的增大,这对风力发电的日常维护和操作提出了更高的要求,如果操作不当或者维护不及时,造成我国倡导的节能环保政策，不仅为风能力发电产业的发展注入了充足的动力，而且加快了我国能源消费结构优化的步伐。
由于风电场数艘除了受到运行环境、气候较为恶劣等因素的影响外，风力发电机组发生故障的概率也相对提更高。
因此，为了确保风力发电机组的安全稳定运行，风力发电企业应该合理运用风力发电机运行状态实时监测和故障诊断技术，才能及时的发现和解决风力发电机组运行过程中发生的故障，确保电能正常供应不受影响。
本文主要是就风力发电机状态监测与故障诊断技术进行了分析与探讨。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断；技术分析1、风力发电机组运行情况检测的重要性风力发电机组的全面推广和应用，不但有效缓解了我国面临的电力能源供应不足的问题，而且在环境保护、清洁能源、可持续发展、经济建设等各方面都发挥着至关重要的作用。
现如今伴随着互联网技术和大数据技术的不断应用,基于多参量的故障监测以及诊断技术,在一定程度上成为风力发电机组状态监测以及故障诊断领域的未来发展方向。
随着社会的不断发展和进步，各个领域对电力能源的需求也越来越大。
电力资源作为社会经济发展不可或缺的能源，而且与人们的日常生活、工作、学习等各个方面也离不开电能也密切相关。
风力发电则是一种借助自然环境产生的风能力量，应用能量转换的方法，为社会经济的建设以及人们的日常生活提供充足的能源保障。
风力发电机组的全面推广和应用，不但有效缓解了我国面临的电力能源供应不足的问题，而且在环境保护、清洁能源、可持续发展、经济建设等各方面都发挥着至关重要的作用。
风力发电机组状态监测与故障诊断技术探析
风力发电机组状态监测与故障诊断技术探析摘要：风力发电具有绿色节能的特点，所以在时代的发展下，风力发电得到了广泛应用。
同时，为确保风力发电机组设备可带来更高经济效益，厂商不断加大设备投入，导致塔架越来越高、叶片越来越大、风机体积越来越大。
而在这种情况下，风力发电机组的可靠性、稳定性受到影响，常会出现一些故障。
基于此，在风力发电机组运行过程中需对其状态进行监测，并在发生异常情况时，采用故障诊断技术进行分析、研究，采用科学合理的手段对故障进行处理。
本文就风力发电机组状态监测与故障诊断技术进行探析，以供参考。
关键词：风力发电机组；状态监测；故障诊断技术引言：风力发电机组状态监测与故障诊断可为风力发电提供保障。
但受一些因素的影响，相关工作人员在进行风力发电机组状态监测与故障诊断时存在一些问题。
所以，如何进行状态监测技术、故障诊断技术的应用成为相关工作人员需要深入探讨的课题。
下列就此进行了深入研究，旨在为相关工作人员带来启发，实现风力发电机组运行状态的有效监测，并在发生异常情况时，采用故障诊断技术进行分析、研究，采用科学合理的手段对故障进行处理。
1.风力发电机组状态监测技术1.1监测异常可测量参数风力发电机组在运行过程中可产生一些可测量参数，通过对可测量参数进行监测了解风力发电机组状态。
若出现异常可测量参数，对其进行详细分析。
一般情况下，在进行风力发电机组可测量参数的监测时，需重点关注三个方面的内容：（1）风力发电机组的可测量参数包括但不限于电压、电流、温度、压力等，不同的参数需采用不同的设备进行测量，且需在测量前适当调整测量设备。
（2）明确不同参数的限定范围，以此选择正确的量程。
（3）针对测量参数异常或正常值区间及触发条件，需进行认真分析。
1.2异常监测参数的计算想要在风力发电机组运行过程中获得正确的计算参数，就需要科学有效的监测技术予以支持。
在操作过程中，需先选择正确的算法。
因为发电机组的类型相对较多，各机组的算法不同、每种算法的选择范围不同，所以，需根据发电机组运行状况进行算法选择。
风力发电机状态监测与故障诊断技术分析
风力发电机状态监测与故障诊断技术分析摘要：随着环境的日益恶化，作为绿色能源的风能，其被广泛的应用与发电行业，风力发电机技术已经成为当前世界各国研究的热点。
由于风场位于环境恶劣的偏远地区，使得风力发电机发生故障的位置比较复杂，对风力发电机运行状态的监测工作造成很大的困难。
因此为降低风力发电机的故障发生率，需要大力发展状态监测与故障诊断技术。
关键词：风力发电；新能源；发电机引言从风力发电场的视角出发，对于风力发电当中的机组部分展开探究，论述对故障问题进行检测以及实施诊断的方式，是将对机组部分平时进行维护的资金减少的一项极为高效的方法。
一、风力发电机组的故障特点风力发电场的的位置大多为一些偏远地区和高山上，恶劣的自然环境、风速多变以及外部载荷的不稳定长期影响对于风力发电机组内部的部件很容易引起故障。
而风发电机组的故障一般都是主要有齿轮箱、发电机、变频器三部分的故障。
我们主要是对于风力发电机组中发电机部分做主要的研究，风力发电机组的发电机一般故障有发电机轴承过热、发电机运行时的振动过大以及发电机机身的温度过高等方面的故障。
经过长时间的研究发现，造成以上故障的主要原因是轴承损坏、定子绕组的绝缘损坏以及转子的平衡问题等原因。
对于不同的故障问题以及部件应采用相适应的处理方法，是对其进行最有效的状态监测和故障诊断的有效措施。
二、状态监测与故障诊断的系统的基本结构风力发电机组的监测与故障诊断依赖于现代化计算机技术以及电气技术的有效结合，计算机的控制系统可将信号的采集、监测、分析等融合为一个一站式的监测系统。
通过对风力发电机组的温度、振动以及压力的数值与标准数值进行对比分析，能够有效的掌握发电机组的运行状况，同时可以根据数据的分析对风力发电机组出现的故障并提出相应的解决措施。
风力发电机组的监测与故障的诊断系统的工作模式主要是对信息的收集--信息的处理--信息的分析--判断信息的准确性--诊断的结果以及相应的措施。
对于信息的处理和收集是基于前期对发电机组安装或进行周期性的检测，在检测设备对于检测到的信号传输给计算机控制系统对于信息进行分析，从而得出相应的结果。
风力发电机状态监测与故障诊断技术研究
风力发电机状态监测与故障诊断技术研究近年来，风力发电技术受到了越来越多的关注。
由于风力发电的可靠性和环保性，它已成为发展可再生能源的重要手段。
随着风力发电技术的成熟，人们开始重视风力发电机的状态监测和故障诊断技术。
本文将介绍风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究现状和发展趋势。
一、现状1.状态监测技术风力发电机状态监测技术主要包括振动监测、温度监测、电流监测、声波监测等。
其中，振动监测是最常用的一种技术。
它可以通过安装加速度传感器和速度传感器来监测风力发电机的振动，从而实现对风力发电机的状态监测。
温度监测可以通过安装温度传感器来实现。
电流监测主要是通过监测发电机定子电流和转子电流来判断风力发电机运行状态。
声波监测则是通过分析风力发电机产生的声音来诊断风力发电机的故障。
2.故障诊断技术风力发电机故障诊断技术主要包括振动诊断、幅频特征诊断、熵值特征诊断、小波变换诊断等。
其中，振动诊断是最常用的一种。
它可以通过振动特征提取和分析来判断风力发电机的故障类型和程度。
幅频特征诊断是通过分析不同频率下振动信号的振幅和相位特征来诊断故障。
熵值特征诊断则是通过分析振动信号的复杂度来判断故障。
小波变换诊断则是通过对振动信号进行小波分析来判断故障。
二、发展趋势1.智能化未来的风力发电机状态监测和故障诊断技术将趋向智能化。
目前，人工智能和机器学习技术已开始应用于风力发电机状态监测和故障诊断领域。
这些技术可以通过分析大量数据，自动判断风力发电机的状态和故障，并给出相应的解决方案。
未来，随着智能化技术的不断发展，风力发电机状态监测和故障诊断技术将更加准确和高效。
2.联网化未来的风力发电机状态监测和故障诊断技术将趋向联网化。
通过将风力发电机和互联网连接，实现对风力发电机状态的远程监测和故障诊断。
这样可以及时发现和解决风力发电机的故障，提高风力发电机的可靠性和安全性。
3.多元化未来的风力发电机状态监测和故障诊断技术将趋向多元化。
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风力发电机状态监测与故障诊断技术分析
摘要：目前，全世界因煤炭、石油等传统燃料型能源不可再生且对环境污染危害性大，对其开采利用进行了严格管控，并将研究方向转至如风能、太阳能、地热能等清洁能源。
风力发电作为风能利用的重要方式，在用风电场数量与增量逐年递增，设备故障诊断和维护保养工作已成为亟待解决的问题。
此外，如何提高故障诊断和维护技术也成为各风力发电企业的重要研究工作。
本文以风力发电机组故障诊断为例，从不可控的风力风速影响和风力发电机组故障类型、故障机理或产生部位、诊断处理等方面寻求快速诊断检修方法，力求缩短维修时间，降低检修成本，提高风力发电机组安全在线运行时长，确保风力发电质量和电能。
关键词：风力发电机组；状态监测；故障诊断技术
引言
近年来，随着工业的发展，环境污染日益严重，新能源风力发电在各行业领域应用日益广泛。
一般风力发电场多建于偏远地区，地处环境恶劣，无法应用有效监测技术解决风力发电机组各种故障与信号不统一等问题。
因此，基于风力发电机不同监测数据，全面分析风力发电机组运行时遇到的故障，深入研究风力发电机组监测与故障技术具有非常重要的意义。
1风力发电机采用状态监测和故障诊断技术的必要性
为了便于风能的获取，风场一般都设在比较偏远的山区或者近海区域，所以风力发电机会受到阵风、侵蚀等因素的影响。
风力发电机组一般设在50-120m的高空，在机组运行时需要承受较大的受力载荷。
由于设计不合理、焊接质量缺陷等原因会引发机组运行故障，当出现阵风时，会对叶片造成短暂而频繁的冲击载荷，而叶片受到的荷载又会对传动链上的部件产生不同程度的影响而引发故障，其中风轮、主轴、齿轮箱、发电机等受到的影响较大。
计划维修和事后维修是风力发电机比较常用的维修方式，但是这两种维修方式都存在一定的缺陷，计划维修的检修范围不大，维修内容不详细，无法全面的反应出机电设备的运行状况。
而事后维修的维修时间长，维修效率低，所以造成的经济损失较大。
所以需要提高风力发电机维修水平，采用状态监测和故障诊断技术可大大提高风力发电机运行的稳定性和可靠性。
2风力发电机系统的状态监测现状分析
近年来以风力发电为代表的可再生能源产业得到了快速发展，不断完善的风力发电技术凭借自身独特的优势为风力发电规模的不断扩大提供了支撑，但风力发电系统在运行时的安全问题逐渐凸显，需对风力发电系统进行科学有效的监控，确保及时发现潜在隐患及故障，进而保证系统正常运行。
风力发电过程中将风能转化为电能主要通过使用风机实现（电磁感应原理），再对转换后的电能进行调压等操作后向电网中的用户输送。
目前我国的风力发电机组建设较为完善，基于恒速恒频的风力发电机组进一步完善了风力发电系统。
目前变桨距技术在监测风力发电机系统的状态过程中较为常用，该技术能够根据实际情况动态调整风机叶轮转速，并以实际风速变化情况为依据对变流技术进行调整，以确保风力发电输出频率的恒定。
风力发电质量在引入变速恒频技术（在风力发电并网系统中应用较多）后得以显著提高。
3风力发电机运行中存在的故障问题
3.1风机叶片故障
叶片是整个风力发电机的重要组件之一，其作用非常大，叶片的好坏可以影响到风力发
电机的发电效能以及基础性能。
实际上，风力发电机组的叶片是故障常发的关键位置，即发
电机叶片故障问题占据整个故障发生原因的30%。
目前风场常发的叶片故障有叶片折断、叶
片表漆脱落、自然开裂，沙眼，表面磨损，雷击损坏，横向裂纹等故障。
3.2齿轮箱故障
齿轮箱位于风电机组机舱内，是连接风电机组主轴和发电机的重要部件，主要作用是将
主轴上较低的转速提高到相对较高的转速，以满足发电机工作所需的转速要求。
齿轮箱包括
行星齿轮与两级平行齿轮。
其工作环境较为恶劣，内部结构和受力情况复杂，长期在变工况、变载荷的情况下运行，受交变应力、冲击载荷等作用的影响，齿轮容易发生齿面磨损、齿面
擦伤、点蚀、断齿及高温报警等故障。
3.3发电机故障
双馈异步风力发电机是变速恒频风力发电机组的核心部件，该类型发电机主要由电机本
体和冷却系统两大部分组成。
电机本体由定子、转子和轴承系统组成，冷却系统分为水冷、
空空冷和空水冷三种结构。
目前采用双馈异步发电机的风电场常见发电机故障有轴承故障，
驱动端及非驱动端频报高温故障、三相电流不平衡等故障。
4机组各类状态监测技术
4.1监测异常可测量参数
风力发电机组运行中，必须要采取有效的方法与原则监测可测量参数。
通常需要注意以
下问题：（１）风力发电机组运行中，可测量参数主要涉及电压、电流、频率、压力及温度，要结合可测量参数类型合理选用测量设备，协调各测量设备。
（２）分析并明确可测量参数
上下限范围，以此选择合理量程。
（３）对可测量参数正常或异常值区间范围与动作触发条
件进行分析。
4.3技术特点的分析
设备的运行故障检测，不能只从设备的表面进行检测，更要对设备运行的相关参数进行
科学的分析，找出风力发电机组运行故障发生的内在原因。
对测得各项运行的参数值利用先
进的算法进行计算，通过机组实际运行的状态及机组想要实现的功能，选择恰当的算法对机
组运的参数进行计算分析，通过大量的数据分析，从而得到与之相匹配的相关参数，但需要
注意的是，有些厂家的测量方式与算法有一定的差异性特点，因此在具体开展工作的期间，
要适其实际的情况而定。
5风力发电机组故障诊断技术
5.1故障诊断分析
对风力发电机组进行故障诊断时，要根据机组自身结构的复杂性和机组运行环境的特殊性，综合分析各种因素，提高故障诊断结果的准确性。
风力发电机组运动部件多、结构复杂，故障诊断比较困难。
因此需要更新传统诊断技术，积极应用新技术和新理念，准确诊断各种
故障，为故障的解决提供依据。
对于风力发电机组的故障诊断，需要准确掌握各类不同的故
障现象，根据机组电力参数、振动、压力、形变、磨损、温度等性能特征进行综合分析，完
成故障诊断。
5.2振动信号检测
振动信息数据检测能够及时的检测到发电设施主要构件的故障，通过在各大构件上装置
传感设备的方法，通过传感器反馈的数据信息判断设备整体的运行情况。
利用信号的数据进
行科学的分析，从振头的源头进行控制，对振动的整体状态与正常运行的数据进行比对，能够更加准确、及时找出设备故障的源头，从而提供整个机组设施的维修效率。
5.3分析热力参数
风力发电机组运行中分析热力参数，即分析机组运行温度与湿度变化以此明确其运行状态。
对于风力发电机组而言，内部温度包含发电机、齿轮箱及变流器等大部件、机舱及控制柜等内部温度。
有效监控风力发电机组内部热力参数，有效监测其运行情况。
此外结合机组热力参数变化趋势与反馈结果，准确判断机组故障设备部位，为故障原因分析提供可靠的参考依据。
结束语
因为风力发电机的组件检修较为繁琐，加之运行环境比较恶劣，所以为发电机维修增加一定的困难。
计划检修和停机检修是发电机维护的主要手段，但却会提高维修成本，并且会因为拆装等环节增加不必要的故障隐患。
目前市场主流风机及变流器制造商已经开始关注并开发远程状态监测和故障诊断技术，为了提高风机运行的可靠性和稳定性，利用状态监测和故障诊断技术可有效监测出传动系统和发电机系统的内部故障，减少因为非计划停机和定期维修等产生的维修成本。
同时通过对发电机进行的状态监测能够比较全面而详细地获取发电机运行过程中的各项数据，在对这些数据进行分析整理后，可有针对性的进行优化设计，并且做好各项防范措施，减少发电机发生故障的几率，提高风力发电的效率和质量。
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