风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述
风电机组故障诊断综述
风电机组故障诊断综述风力发电是一种清洁、可再生的能源，受到了全球范围内的广泛关注和应用。
风力发电系统在长期运行中难免会出现各种故障，这些故障会影响发电效率，甚至导致系统的损坏。
对风电机组故障的及时诊断和维修显得尤为重要。
风电机组的故障诊断是一个复杂的过程，需要充分考虑风力机组的结构特点、工作原理、运行条件等因素。
本文将从风电机组故障诊断的现状和发展趋势、故障诊断方法、故障诊断技术等方面进行综述，旨在为相关领域的研究和实践提供参考。
一、风电机组故障诊断的现状与发展趋势随着风力发电技术的不断发展和成熟，风电机组故障诊断技术也得到了长足的进步。
目前，风电机组故障诊断已经成为风力发电领域的一个热门研究课题，相关研究在国内外得到了广泛开展。
在风电机组故障诊断的研究中，越来越多的学者和工程师开始关注风力机组系统的健康管理(HM)技术。
HM技术是通过监测、诊断和维护来保证风力机组的安全、可靠和高效运行。
HM技术在风电机组故障诊断中的应用，能够及时发现和预测故障的发生，并采取相应的维修措施，从而提高风电机组的可靠性和利用率。
随着人工智能、大数据等技术的不断进步和应用，风电机组故障诊断技术也得到了很大程度的提升。
人工智能技术能够通过对大量监测数据的分析和处理，实现对风电机组运行状态的实时监测和故障诊断，为风力发电系统的运维管理提供了新的思路和方法。
未来，风电机组故障诊断技术将继续朝着智能化、自动化、网络化的方向发展，利用先进的传感器技术、大数据分析技术等手段，提高对风电机组运行状态的监测和分析能力，实现对风电机组系统的全面管理和控制。
风电机组故障诊断的方法主要包括基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法两种。
1. 基于数据驱动的方法基于数据驱动的方法是通过对风电机组系统的监测数据进行分析和处理，从而实现对故障的诊断和预测。
这种方法的核心是利用数据挖掘、统计分析等手段，挖掘出与故障相关的特征信息，从而识别和分析故障的原因和性质。
风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述
风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述摘要：随着风能的快速发展，风力发电机组的数量急剧增加，但由于工作条件恶劣，风力发电设备更有可能出现故障，用诊断方法快速检测设备故障，发电机安全，可靠的工作是减少事故的有效方法，提供早期诊断风能设备故障的方法，实时监测风能设备的工作状态预测趋势，及时监测工作过程中的故障风险。
关键词：风力发电；机组；故障诊断；预测技术；前言：风能可以缓解国内能源问题，改善能源供应结构。
随着国内风能的迅速发展，风力发电机的故障已成为一个不容忽视的问题。
实时监测风力涡轮机的工作状态允许在运行时及时发现隐藏的缺陷。
应用程序还确定了设备故障的原因，并制定了有效的措施，通过搜索和分析设备故障信息来解决设备故障。
提高风能的可靠性，促进风能的健康发展。
一、风力发电机组故障诊断1.在风力发电机失灵之前，通常会出现一些早期的故障信号，这些信号可能来自振动、温度等等。
如果在早期发现故障，将大大提高风力发电机的可靠性和寿命。
早期的故障信号具有典型的不稳定特性，当相关的转移脉冲发生时，当机器和设备失灵时，振动信号通常会先出现。
当机械设备掩盖早期故障或部件时，它的故障在早期阶段是脆弱的。
最初的故障阶段可以很容易地由振动信号的其他部分和大量随机噪声以及故障源和接收器之间的距离引起，从而削弱振动信号。
2.机械设备组件故障可能导致信号能量在特定频率范围内重新分配。
能量在特定的频率范围内提取，作为故障特性的信息，以便更好地描述故障类型。
该设备的第一个故障是一个非常微弱的信号，通常被强烈的噪音和低信号淹没，这对准确的获取信息产生了巨大的影响。
早期拒绝的特征。
实时监测风力发电机的状态，并通过BP神经网络预测趋势。
非线性预测复杂机器故障。
BP神经元网络是一种培训算法，它根据目标实际输出和目标最终、次级和目标目标目标值之间的区别提供了目标函数的最小值。
网络由输入、隐藏和输出层组成，每个神经元从外部世界接收输入信息并将其传输到中等水平，每个神经元从另一个来源接收信息。
风电机组故障诊断综述
风电机组故障诊断综述风电机组是利用风能将其转化为电能的设备，由于其运行在室外环境，容易受到各种天气和环境因素的影响，因此故障频繁发生。
为了确保风电机组的安全和高效运行，故障诊断成为一项重要的任务。
风电机组故障诊断的目标是及时准确地检测故障，并找出故障的原因，以便采取适当的措施进行修理。
故障诊断方法主要包括基于物理模型的方法和基于数据驱动的方法。
基于物理模型的方法是通过建立风电机组的物理模型，分析系统的动力学行为和故障模式，来识别故障。
这种方法有很高的准确性，但需要大量的先验知识和模型参数，同时对仪器设备的准确性和测量值的可靠性要求较高。
基于数据驱动的方法则是利用故障发生时的传感器数据，运用统计、机器学习和数据挖掘等技术，进行特征提取和故障分类。
这种方法不需要事先建立模型，可以自动学习故障模式和特征，具有较好的适应性和鲁棒性。
目前，风电机组故障诊断的研究主要集中在以下几个方面：1. 故障特征提取和选择：通过对传感器数据进行分析和处理，提取有效的特征，用于故障诊断。
常用的特征包括振动、声音、温度和电流等信号。
2. 故障分类和识别：利用分类算法和模式识别技术，对提取到的故障特征进行分类和识别，判断故障类型和位置。
常用的算法有逻辑回归、支持向量机和神经网络等。
3. 故障预测和剩余寿命估计：通过对历史数据和趋势分析，预测故障的发生时间和剩余寿命。
这种方法可以帮助制定维修计划和优化运维策略。
4. 故障诊断系统的构建和优化：将上述方法和技术整合起来，构建一套完整的故障诊断系统，实现对风电机组的实时监测和故障诊断。
对系统进行优化，提高诊断准确性和效率。
在风电机组故障诊断的研究中，还存在一些挑战和难题。
风电机组的复杂性和不确定性使得故障诊断变得困难。
缺乏高质量的故障数据和故障标签，限制了模型的训练和验证。
传感器的故障和干扰也会影响诊断结果的准确性。
如何提高故障诊断的可靠性和准确性，是未来研究的重点。
风电机组故障诊断是一个复杂而关键的问题，对风电行业的安全和可靠运行具有重要意义。
风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展
三、风力发电机组故障诊断技术
1、传统的人工诊断：主要依靠专家知识和现场经验，通过对风力发电机组运 行状态的观察和检测，对故障进行初步判断。这种方法对人员的专业素质和经 验有很高的要求，且在复杂故障情况下可能难以做出准确判断。
2、现代的信号处理和模式识别：这些方法包括小波变换、傅里叶变换、主成 分分析等，可以对风力发电机组的振动、声音、温度等信号进行深入分析，提 取出反映机组运行状态的特征，并利用模式识别技术对特征进行分类和识别， 从而发现潜在的故障。这些方法具有更高的自动化和精确度，能够更好地应对 复杂和隐蔽的故障情况。
四、风力发电机组状态预测技术
1、传统的时序预测：基于时间序列模型，如自回归滑动平均模型（ARIMA）、 指数平滑等，对风力发电机组的运行状态数据进行拟合和预测。这种方法在处 理单一因素或线性关系时表现较好，但在处理多因素和非线性关系时则可能失 准。
2、现代的随机理论预测：这类方法包括随机森林、支持向量回归等，利用现 代统计学理论对风力发电机组的运行状态进行预测。这些方法能够更好地处理 多因素、非线性的状态预测问题，并提供更准确的预测结果。
风力发电机组故障诊断与状态预测的研 究进展
01 一、引言
目录
02 二、文献综述
03
三、风力发电机组故 障诊断技术
04
四、风力发电机组状 态预测技术
05 五、研究进展
06 六、结论
一、引言
随着全球对可再生能源需求的不断增长，风力发电作为一种清洁、可持续的能 源形式，得到了广泛应用。然而，风力发电机组的故障与状态预测问题一直是 制约其进一步发展的关键因素。因此，本次演示将综述风力发电机组故障诊断 与状态预测的研究进展，旨在为相关领域的研究人员提供参考和帮助。
风电机组故障诊断综述
风电机组故障诊断综述随着风电技术的快速发展，风电机组的故障诊断成为了风电运维中的重要环节。
本文将对风电机组故障诊断的研究和应用进行综述，包括故障诊断方法、诊断技术和应用案例等方面的内容。
一、故障诊断方法风电机组故障诊断方法主要包括基于物理模型的方法、基于数据驱动的方法和基于统计学方法。
基于物理模型的方法包括使用电气模型、机械模型和流体模型等来建立风电机组的数学模型，通过对模型进行分析和仿真来诊断故障。
基于数据驱动的方法通过采集风电机组的实时数据，使用数据挖掘和机器学习的方法来建立故障模型，从而进行故障诊断。
基于统计学方法则是通过对大量风电机组数据进行统计分析，找出故障的概率分布特征，从而进行故障诊断。
风电机组故障诊断技术主要包括信号处理技术、特征提取技术和故障诊断算法。
信号处理技术主要包括滤波、降噪和特征提取等方法，用于对采集的传感器信号进行预处理。
特征提取技术主要包括时域分析、频域分析和小波分析等方法，用于从采集的数据中提取故障特征信息。
故障诊断算法主要包括贝叶斯网络、支持向量机和神经网络等方法，用于建立故障模型并进行故障诊断。
三、应用案例风电机组故障诊断在实际应用中已取得了一系列的成果。
利用门架振动传感器数据对风电机组变频器输出电流故障进行诊断，通过特征提取和支持向量机算法进行故障诊断，取得了良好的诊断效果。
利用风电机组振动加速度传感器数据对齿轮箱故障进行诊断，通过小波分析和神经网络算法进行故障诊断，也取得了较好的诊断效果。
总结：风电机组故障诊断是风电领域的重要研究方向，不仅对提高风电机组的可靠性和可用性具有重要意义，也对风电运维的效率和经济性有着重要影响。
当前，基于物理模型、数据驱动和统计学的故障诊断方法仍在不断发展，并且越来越多的应用案例也表明了故障诊断技术的可行性和有效性。
相信随着技术的不断进步，风电机组故障诊断将取得更大的发展。
风电机组故障诊断综述
风电机组故障诊断综述风电机组是利用风能来产生电力的设备，它在发电过程中具有高效、无污染的优点。
但是在长期运行过程中，风电机组也难免会出现各种故障，这些故障可能会影响发电效率，甚至导致设备的损坏。
因此对于风电机组的故障诊断至关重要。
本文将对风电机组故障诊断进行综述，介绍风电机组故障的常见类型、诊断方法以及发展趋势。
一、风电机组故障的常见类型1. 叶片故障风电机组的叶片是捕捉风能的关键部件，叶片的损坏会严重影响风力发电系统的性能。
常见的叶片故障包括裂纹、腐蚀、磨损等，这些故障会导致叶片形状变化、结构松动等问题。
2. 主轴故障主轴是风电机组的核心部件之一，主要承担叶片和风机的扭转力。
主轴故障包括轴承故障、主轴弯曲、主轴松动等，这些故障会导致风机转子的不稳定运行，进而影响整个发电系统的性能。
3. 发电机故障发电机是风电机组的电力转换部件，常见的故障包括绕组短路、轴承故障、发电机定子和转子绝缘损坏等，这些故障会导致发电机输出功率下降，甚至完全失效。
4. 控制系统故障风电机组的控制系统是保障风机安全运行和稳定发电的关键部件，常见的故障包括传感器故障、控制器故障、通信故障等，这些故障会引起风机异常运行、停机或者损坏。
二、风电机组故障诊断方法1. 振动分析振动信号是风电机组故障的重要特征之一，通过对风电机组在运行过程中的振动信号进行分析，可以判断风电机组各部件的运行状态。
振动分析方法包括频谱分析、波形分析、共振频率分析等。
3. 热像诊断风电机组各部件在运行过程中会产生不同的热量，通过红外热像技术可以对风电机组各部件的温度分布进行检测和诊断，判断是否存在异常热点，从而判断各部件的运行状况。
4. 数据分析风电机组在运行过程中会产生大量的数据，通过对这些数据进行采集和分析，可以了解风电机组各部件的运行状况，及时发现并诊断故障。
5. 综合诊断综合利用以上各种诊断方法，对风电机组进行综合诊断，从静态和动态两个方面全面了解风电机组的运行状态，及时判断和排除故障。
风力发电机组故障诊断与预测技术研究
风力发电机组故障诊断与预测技术研究1. 引言风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，被广泛应用于全球范围内。
然而，风力发电机组的运行不可避免地会遇到各种故障，给项目的稳定运行和维护带来了挑战。
因此，研究风力发电机组故障诊断与预测技术，对于提高风力发电系统的可靠性和经济性具有重要意义。
2. 风力发电机组故障诊断技术2.1 传统诊断方法传统的风力发电机组故障诊断方法主要依靠人工巡检和实时监测，存在着人力成本高、诊断准确性低等问题。
因此，发展自动化、智能化的故障诊断技术势在必行。
2.2 基于机器学习的故障诊断技术机器学习技术近年来在故障诊断领域取得了巨大的发展。
通过收集大量的风力发电机组工作状态数据，利用机器学习算法可以建立故障分类模型，实现对故障的准确识别和分类。
2.3 基于振动信号的故障诊断技术风力发电机组在正常运行过程中会产生振动信号，在故障发生时振动信号会发生变化。
因此，通过分析风力发电机组振动信号的特征参数，可以实现对故障的早期诊断和预测。
3. 风力发电机组故障预测技术3.1 基于时间序列的故障预测技术时间序列是描述随机现象在时间上的变化规律的一种数学模型。
通过对风力发电机组历史运行数据进行时间序列分析，可以预测未来可能发生的故障情况。
3.2 基于神经网络的故障预测技术神经网络是一种模拟人脑信息处理机制的数学模型，对于非线性的模式识别和预测问题具有良好的效果。
通过构建适应风力发电机组故障预测的神经网络模型，可以实现对故障的准确预测。
3.3 基于数据挖掘的故障预测技术数据挖掘技术可以通过对风力发电机组历史数据的挖掘和分析，寻找隐藏在数据中的规律和关联性。
通过数据挖掘技术可以建立故障预测模型，实现对未来可能发生的故障进行预测。
4. 风力发电机组故障诊断与预测技术的应用案例研究4.1 案例一：XX风场风力发电机组故障诊断与预测利用机器学习算法和风力发电机组振动信号特征参数分析，对XX风场的风力发电机组进行故障诊断与预测，提出了针对性的维护方案，取得了良好的效果。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述
发表时间：2018-06-25T16:23:49.517Z 来源：《电力设备》2018年第8期作者：孟永辉[导读] 摘要：现如今，随着我国科技的不断发展进步，随着风力发电机组装机容量的快速发展，累计运行时间的持续增长，风电机组的维护问题日益突出，迫切需要研发有效的风电机组故障诊断与预测系统。
（东方电气（天津）风电科技有限公司天津 300462）摘要：现如今，随着我国科技的不断发展进步，随着风力发电机组装机容量的快速发展，累计运行时间的持续增长，风电机组的维护问题日益突出，迫切需要研发有效的风电机组故障诊断与预测系统。
从故障诊断和故障预测两个方面，归纳风力发电机组的主要故障特点；针对故障诊断难点问题，分析和总结基于振动、电气信号分析和模式识别算法的故障诊断方法的研究现状，指出各种方法的技术特
点、局限性和今后的发展趋势；针对风电机组中机械结构和电子系统性能退化的各自特点，归纳当前的研究进展，提出物理失效模型和数据驱动模型融合的故障预测方法；最后，归纳了利用风力发电机组数据采集与监控系统（SCADA）数据进行故障诊断与预测的最新进展及需要进一步研究的问题。
关键词：风力发电机组；故障诊断；故障预测引言随着环境污染问题的日益突出，同时为了克服能源危机，风能作为一种绿色可再生能源越来越受到世界各国的重视，风力发电机组（简称风电机组）作为将风能转化为电能的关键装备得到了迅猛的发展。
风电机组通常坐落于偏僻的、交通不便的、环境恶劣的远郊地区以及沿海或近海区域，且机舱一般安装在离地面几十米甚至上百米的高空，因此风电机组日常运行状态检测困难，维护成本昂贵。
有统计资料表明，陆上和海上风电机组的维护费用占到各自风场收入的10%～15%和20%～35%左右，因此风电机组在恶劣环境下的运行可靠性问题特别受到关注。
1风电机组的故障 1.1齿轮箱齿轮箱是连接风电机组主轴和发电机的传动部件，其功能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。
齿轮箱一般由一级行星齿轮和两级平行齿轮传动构成，其工作条件恶劣、工况复杂、传递功率大。
齿轮箱中的行星齿轮、高速轴侧轴承、中间轴轴承、行星齿轮传动侧轴承以及其润滑系统较容易发生故障。
风电机组运行过程中，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、断齿等故障；轴承容易发生磨损、滚道滑伤、滚子打滑、外圈跑圈等故障。
虽然齿轮箱不是风电机组中发生故障最频繁的部件，但是由齿轮箱故障引起的停机维修时间却是最长的，而且维修费用很高。
因此齿轮箱的故障诊断与预测得到了广泛的关注。
通过对齿轮箱的振动信号分析，利用小波神经网络的方法成功地诊断了齿轮箱故障；另外基于轴承温度、润滑油温度和油液磨粒等信息的分析方法也相继被提出用于齿轮箱故障的检测。
1.2电机（发电机或电动机）双馈发电机和永磁同步发电机在目前的风力发电机组技术中广泛被使用。
其中双馈式风力发电机组的转速较高，其额定转速为1800r/min，因此机组中需要齿轮箱用于增速，这样使得机组重量较重，另外发电机的高速运转存在着一定的噪声污染；电机为异步发电机，变流器连接转子，变流器功率可以双向流动，通过转子交流励磁调节实现变速恒频运行，机组的运行范围很宽，在额定转速60%～110%的范围内都可以获得良好的功率输出。
直驱式风力发电机组由风轮直接耦合电机转子工作，电机转速较低，一般为每分钟几十转。
直驱式风力发电机组一般采用永磁同步电机，电机启动转矩较大，定子绕组经全功率变流器接入电网，机组运行范围较宽，但发电机结构复杂、直径较大、成本较高。
除了发电机以外，电动机也广泛地应用于风电机组的偏航、变桨等系统中。
电机的故障通常分为电气故障和机械故障。
电气方面故障有绕组短路、断路、过热、三相不平衡等。
机械故障有轴承过热、损坏，定、转子间的气隙异常，转轴磨损变形等。
通过对振动、电流、温度等信号的分析，可实现对电机故障的检测。
2风力发电机组的故障诊断技术
2.1基于振动信号的故障诊断方法基于振动信号的分析是目前技术最为成熟、讨论最为广泛的一种故障诊断方法，已经成功地被应用于风力发电机组中齿轮箱、轴承、叶片等关键部件的健康监测和故障诊断。
近年来，较多科研人员利用振动信号对风电机组的故障诊断进行了研究。
2.2基于电气信号的故障诊断方法目前，国内学者对基于电气信号的风电机组故障诊断方法的研究涉及较少。
国外学者已经在这方面做了大量的探索研究，特别是针对电动机的故障诊断。
相对于振动信号，电气信号（如电流信号）中所包含的与故障相关的信号往往是比较微弱的，并通常被电机固有的电气信号和随机噪声掩盖，信噪比较低，提取故障特征比较困难。
因此，有必要利用先进的信号分析方法从电气信号中提取出与故障相关的特征，并结合电机模型和转子动力学模型等分析，探讨实现风电机组的故障诊断。
2.3基于模式识别方法的故障诊断方法该类故障诊断方法的研究思路为分析风电机组的一类或多类信号，在时域、频域、时频域上构建一组高维的统计特征，用机器学习的方法进行特征的融合、降维、分类和可视化分析，进而实现对装备的故障诊断。
3风力发电机组的故障预测技术风力发电机组，无论设计得多么可靠，制造得多么精良，随着运行时间的增加，其性能必然发生衰退。
对比故障诊断，关于风电机组性能的退化与故障预测方面的研究工作历时较短，文献也相对较少，但是随着对生产安全和经济效益的重视，确保装备持续稳定地工作，避免突发停产事故带来的巨大经济损失和人员伤亡，故障预测已经引起了人们的高度关注。
有统计资料表明，大部分机电装备的故障具有较强的时间依赖性和较好的趋势性指标，因而采取科学有效的故障预测方法往往能够揭示装备性能的退化过程，实现对装备的故障预测。
就风电机组而言，大部分风电机组的失效通常不是突然发生的，而是经历了一个变化的、动态的、非线性的过程，即从早期故障的发生、发展、恶化直至失效的过程。
早期故障的诊断，支持了对风电机组整个寿命周期两阶段的划分，即正常工作阶段和性能衰退阶段，有力地支持了剩余寿命的预测工作。
结语
基于SCADA数据开展风电机组故障诊断与预测方法的研究有待进一步加强，如利用信号处理方法、时间序列模型、模式识别算法、神经网络算法等不同方法分析SCADA数据，结合风电机组结构、运行工况、工作环境等信息，进行与风电机组健康状态相关信息的分析挖掘工作。
虽然我国的风电机组装机容量位居世界前列，但是风电机组技术是落后于欧美等发达国家的，特别是在大容量的风电机组和海上风电机组上，我国还处于开发的初期阶段。
通过学习和借鉴国外风电机组设计和运行上的经验和教训，可帮助我国提高风电机组工作的可靠性。
进一步加强利用先进的信号处理方法有效提取风电机组早期微弱的故障特征，以及探讨分析风电机组中的电气信号（如发电机、变桨电机的电流信号）对风电机组关键部件进行故障诊断与预测的研究工作。
当前大多数风电机组的故障诊断是通过离线分析稳态情况下的信号实现的，考虑到风电机组动态的工作情况，有必要开发在线的且适应于风电机组动态工况下的健康监测系统。
参考文献：
［1］申新贺，叶杭冶，潘东浩，等．风力发电机组的台风适应性设计方法研究［J］．中国工程科学，2014，16（3）：70-75．［2］陈雪峰，李继猛，程航，等．风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展［J］．机械工程学报，2011，47（9）：45-52．。