风力发电机状态监测与故障诊断技术综述
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。
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述摘要：随着信息技术发展速度的不断加快，信息技术的应用范围也开始变得越来越广了，在新能源领域信息技术得到了非常好的应用，风力发电技术作为新能源领域中的一个非常重要的组成部分，其的故障诊断技术和发电机状态监督在风力发电运行过程中发挥的作用是非常重要的。
本文就风力发电机故障诊断技术和状态监督进行分析，希望能够在一定程度上促进我国风力发电行业的发展。
关键词：风力发电；发电机；状态监测；故障诊断；机械故障；电气故障；振动故障目前我国风力发电技术在发展过程中仍旧存在着很多的问题，其中对风力发电影响最大的就是风力发电机故障诊断技术和状态监测这两个问题。
要想让风力发电产业得到更加快速的发展，故障诊断监测系统必须要对发电机各个零件的运行状态进行实时监督，只有这样才能够及时的根据风力发电机的电压、温度、震动来对发电机的状况进行准确的诊断，才能够在发电机出现问题的第一时间就能够及时的找到解决办法，我国风力发电机的运行效率才能够得到提升。
１风力发电机常见运行故障监测及诊断双馈风力发电机常见运行故障可分为机械故障和电气故障２类：机械故障包括发电机振动过大、轴承故障、轴系不对中故障、转子质量不平衡故障、机座松动、转子偏心故障等；电气故障包括线圈短路、绝缘损坏、气隙不均衡、三相不平衡等。
1.1机械故障信号监测与诊断通常可通过监测发电机的振动、温度、转速等信号诊断发电机轴承故障、轴系不对中、转子质量不平衡、机座松动、转子偏心等机械故障。
一旦发电机在运行的过程中出现故障的化，我们可以通过发电机输出的电流、功率、电压等的不同频率来对发电机的故障进行分析。
如果是发电机的轴承出现问题的话，那么番点击在进行运行的过程中就非常出现高频率的震动，一般情况下发动机出现故障的高频率震动，是发动机正常震动的一千多倍，如果发动机故障过于严重的话，那么发动机的震动可能就会变得更严重，这个时候故障诊断系统就可以通过振动传感器来获取外界的信号，才能够及时的发动机的故障机进行处理。
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
风力发电机状态监测与故障诊断技术摘要：近些年我国风力发电行业迅速发展，在推动新能源发展方面发挥着重要作用。
风力发电机使用过程中受到各种因素影响，容易出现故障问题，影响到风力发电机的正常使用。
本文分析风力发电机状态监测的重要性，阐述故障诊断流程及解决措施。
关键词：风力发电机；状态检测；故障诊断风力发电机组是通过获得风能进行发电的电力设备，重要大部件都位于几十米甚至上百米高的塔筒上，一旦损坏将直接导致停机故障，并且无法快速更换，风电企业应该做好处理流程预案，发生重要大部件损坏的情况时，必须快速处理，减少损失。
1、风力发电机故障诊断流程分析1.1 现场处理故障措施现场运维管理部门日常监控管理风力发电机组运行情况发现，重要大部件运行状态发生异常时，应及时向公司质量管理部门、技术支持部门和综合计划管理部门报告大部件质量异常情况，提出预警，并进行现场运行情况检查和停机检查。
现场运维工作人员发现重要大部件损坏及时停机、保护现场，立即主动报告运维管理部门领导，并填写重要大部件损坏情况，报告公司质量管理部门、技术支持部门和综合计划管理部门，报告的主要内容包括风机所在风场、机位号、风机机型、大部件名称和序列号、大部件供应商、故障发生时间、故障描述、损坏件情况、损坏件发生频次等，以及现场已经进行的检查工作情况和现场紧急处理情况。
1.2 提出故障处理方案技术人员根据问题原因初步分析结果，提出现场损坏大部件的处理预案：根据损坏大部件的情况和以往的工程经验，如果是之前已经发生过的并且已经知道原因，制定过预案的问题，可以按维修或是更换预案组织处理；如果是之前没有发生过的新情况，原因也不清楚的问题，要组织进行更进一步的技术分析，组织质量问题归零，再确定最终处理方案，在最终方案确定之前，也可以采取临时处理方案维修或更换损坏的大部件，以免过多的影响风机运行，造成很大的发电量损失。
1.3 现场恢复生产的应急处理由于风力发电机组大部件损坏后，一般分析问题原因涉及的人员多、信息资料多，有的还需要供应商共同参与分析，所以周期很长，而现场往往无法承受太长时间的等待，根据风场业主的要求，一般在一定时间内必须恢复风力发电机组的运行生产，所以，在技术人员分析问题的同时，运维管理部门可以先向综合计划管理部门申请调拨备件、批准开展损坏大部件的维修或更换工作。
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述 杨昊
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述杨昊摘要：随着时代的发展，当前人们越来越发现，制约人类发展的主要问题就是能源方面的问题。
在过去的时间中，人们都是依靠着能源进行全面的发展。
但是随着人类发展速度的加快，和不可再生能源的大量消耗，能源问题已经非常严重。
因此，当前大部分的国家都在积极的进行新能源技术的研究，但是在目前来看，能源问题的解决还是需要大量的时间，这是因为新能源发展中还是有着很大的技术问题，这些技术问题严重的困扰了新能源行业的发展。
本文就从新能源的特点入手，全面进行关于新能源发展的技术瓶颈研究。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断技术在当前时代中，能源问题已经越来越严重。
因此当前国家提出了两项战略，第一项就是节能技术的开发，第二项就是新能源技术的开发。
这两项战略都是当前国家发展的重中之重，只有一边进行能源的节约，一边开发新能源，才能在固有能源消耗完毕之前，完成新能源的导入。
这对于国家的发展而言非常重要。
如果能源提前枯竭，那么人类社会将会倒退，这对于大部分的人而言，都是一场绝对的灾难。
因此，当前世界各国都在积极的进行新能源技术的研究，并且在突破新能源技术应用的瓶颈。
其具体的情况如下：一、新能源的特点风力发电机的核心就是风能的使用，所以我们通常将风力发电归结为新能源领域之中，这样有助于人们的具体研究。
其具体情况如下：在新的清洁能源技术中，其主要内容通常是风能的利用。
风能是目前最容易使用的能源之一。
这种能源具有较低的采购成本和可持续性。
在建筑中，可以增加风能利用设备，从而将风能产生的风能转化为建筑所需的电能，使人们可以更环保地使用电能。
同时，风能也可以作为备用储能方法之一。
在日常生活中，只要风力达到一定水平，它就可以将电能储存在风能蓄电池中，并且这种备用电源可以在电路故障等情况下使用。
然而，应该注意的是，对风能设备的建造有一定的要求，只有当有足够的风能时，该设备才能发挥其应有的作用。
如果风能不足，设备就没用了。
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述唐泽容
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述唐泽容发布时间：2021-08-20T01:06:26.566Z 来源：《现代电信科技》2021年第7期作者：唐泽容[导读] 风能是可再生能源，风力发电具有环保、绿色、可持续的优势，是国家重点发展项目。
风力发电需要机组的各个部件共同配合完成。
（中车永济电机有限公司 044502）摘要：风能是可再生能源，风力发电具有环保、绿色、可持续的优势，是国家重点发展项目。
风力发电需要机组的各个部件共同配合完成。
风力发电机将机械能转换为电能，是机组的核心部件之一，一旦发生故障，轻则停机断电，售后服务人员现场维修；重则下塔返厂，造成严重的经济损失，降低客户信誉度。
因此，降低故障发生至关重要。
关键词：风力发电机；状态监测；故障；故障诊断技术引言风能是可再生能源，风力发电不仅能降低对资源的消耗，缓解我国资源紧张问题，而且可大大减少对环境造成的污染，为推动我国能源消费结构也作出了巨大的贡献。
《风电发展“十三五”规划》，到2020年底，风电累计并网装机容量确保要达到2.1亿千瓦以上。
最新官方数据也显示，2020年1至8月新增并网容量超过1000万千瓦，总装机已超过2.2亿千瓦，稳居全球第一。
在“十四五”规划中，须为风电设定与碳中和国家战略相适应的发展空间：保证年均新增装机5000万千瓦以上，2025年后，中国风电年均新增装机容量应不低于6000万千瓦，到2030年至少达到8亿千瓦，到2060年至少达到30亿千瓦。
可见，风电发展前景明朗。
1 风力发电机组结构及工作原理兆瓦级风电机组常见结构分为双馈型、鼠笼型、半直驱以及直驱型。
双馈风力发电机机组工作原理：桨叶从风中捕获能量并传递轮毂（风能转换为机械能），轮毂连接升速齿轮箱低速端带动齿轮箱（变比大约50倍），升速齿轮箱高速端通过挠性联轴器连接拖动双馈风力发电机（机械能转换为电能）；变流器控制转子励磁发电。
其他结构类型的机组需要配置电机和全功率变频器。
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。
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：风力发电机的运行环境恶劣，组件检修步骤繁琐，只有做好对风力发电机的状态检测与故障诊断工作，才可以提升发电机组的运行稳定性，减少故障问题。
工作人员必须掌握齿轮箱、叶片、发电机、其他部位状态监测与故障诊断技术要点，做好数据分析等多项工作，以此降低风力发电机的故障可能性，使风力发电工作正常进行。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断1 风力发电机组运行情况检测的重要性电能是当前社会建设与人们生活重要的应用势能，不但经济建设需要电能作为重要保障，人们的生活命、工作和学习更是离不开电能。
风力发电是一种以风能一种自然能源为支撑的能源转换方法，为人民的生活和社会建设提供了强大的能源保障。
风力发电机的应用不仅可以解决我们国家能源利用不足的问题，而且还可以改善环境，特别是在经济欠发达的山区经济中，利用丰富的风能资源，扩大地方风力发电机的建设，从而不仅可以提高国家的经济价值，而且可以确保地方能源的供应。
考虑到风力发电对当前社会发展的重要性，现在有必要提高风力发电机的运行知识，以便及时发现发电机整个运行过程中的问题，并通过合理的根本原因分析确定风力发电运行过程中故障处理的主要策略，使整个风力发电设备更加平稳。
2 风力发电机状态监测与故障诊断技术2.1 齿轮箱状态监测和故障诊断技术齿轮箱是连接风力发电机中主轴与发电机的关键部件，这一部件的内部结构、受力情况复杂，是风力发电机长期运行中较容易发生故障的一个部位。
一旦齿轮箱发生故障，会间接引发风力发电机的故障，严重可造成发电量的巨大损失。
因此，做好齿轮箱的状态监测与故障诊断工作是十分有必要的。
常见的齿轮箱故障包括胶合、齿面疲劳、轴承裂纹、轴承点蚀、齿轮断齿等。
工作人员在使用相关技术时，要重点对此类部位进行监测。
具体工作中，振动监测技术与温度检测技术是较常见的监测技术，二者在使用过程中略有不同。
前者的工作原理是通过检测齿轮箱的振动频率得到详细的运行数据，通过对比、分析数据了解齿轮箱运行的实际状态；后者的工作原理是通过识别、判断齿轮箱内具体零部件的运行温度掌握齿轮箱内部零件的实际运行情况。
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【摘要】风力发电机的状态监测与故障诊断技术是提高风力发电系统稳定性和可靠性的关键。
本文首先介绍了这项技术的重要性和研究背景，然后对风力发电机状态监测技术和故障诊断技术进行了综述，探讨了它们在实际应用中的重要性与价值。
结合技术研究与发展趋势，提出了一些展望未来研究方向的建议。
本文旨在强调风力发电机状态监测与故障诊断技术对风力发电系统运行效率和稳定性的重要性，为相关研究提供参考和启示。
【关键词】风力发电机，状态监测，故障诊断，技术研究，风力发电，应用，发展趋势，重要性，研究背景，意义，未来研究方向，总结，建议1. 引言1.1 风力发电机状态监测与故障诊断技术砠究的重要性风力发电机是一种重要的可再生能源发电设备，但是在运行过程中可能会出现各种故障，影响发电效率和设备寿命。
对风力发电机的状态进行及时监测和故障诊断显得至关重要。
状态监测可以帮助运维人员实时了解设备运行状态，预防故障的发生，提高发电效率和运行安全性。
故障诊断技术可以帮助快速准确地定位故障原因，缩短维修时间，降低维修成本。
通过状态监测与故障诊断技术研究，可以不断改进监测方法和诊断算法，提高监测的准确性和故障定位的精确度，实现对风力发电机的全面监控和智能化管理。
这不仅能够提高风力发电机的运行效率和可靠性，降低维护成本，还能够推动风电产业的发展，促进清洁能源的使用，对保护环境和促进可持续发展具有重要意义。
风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究具有重要的现实意义和深远影响。
1.2 研究背景与意义风力发电机故障诊断技术的研究意义在于提高故障诊断的准确性和效率。
及早发现故障并采取措施修复，能够避免故障进一步恶化，减少损失，保障风力发电机的稳定运行。
风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究是当今能源研究领域的热点之一，对提高风力发电机运行效率、延长设备寿命、降低维护成本具有重要意义。
随着清洁能源的发展和应用范围的不断扩大，风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究将会更加受到重视，对推进清洁能源产业的发展起到积极作用。
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述
风力发电机状态监测与故障诊断技术综述摘要：随着当今社会能源消耗力度的不断加大，化石能源储量不断恶化，能源问题已成为制约一个国家发展壮大的重要因素，单一的化石能源结构已不能满足一个大国的需求，风能作为一种安全、绿色、清洁、可再生的新能源，越来越受到人们的重视。
风力发电的发展对能源污染问题起到了一定的缓解作用，随着风力发电机组的广泛运用，各类故障问题也接踵而至，因此对风电机组的运行状态监测和故障诊断技术需求越来越高。
近年来，我国积极推进风电项目建设，风电装机数量不断增加，由于风电场的地理位置一般在海洋、沙漠、山区或草原，因此风电机组的工作环境十分恶劣，从而造成风电机组中断引起的安全事故频繁发生，维修人员不仅需要专业技术，还需要克服许多地理问题。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断技术前言：风力发电机能否正常投入使用，影响着风力发电的整体质量，而风机故障会导致机组本身受到损坏严重的情况下，可能会造成更加不可预料的后果，而从风力发电机所使用的环境以及自身结构等角度出发，其设备在实际应用过程中容易受到外界环境的影响，造成风力发电，整体质量偏低。
由于风力发电场的艰难运行条件，风力发电机出现故障的可能性增加。
为了确保稳定的风电供应，可以实施风力发电机的状态监测和故障诊断技术，以随着时间的推移监测发电机的运行状态，增强故障诊断效率和维护效率，确保供电的稳定性。
1风力发电机组状态主要因素迄今为止，风力发电机组按风轴可分为水平风机和垂直风机；根据叶片受力形式的不同，可分为升力式风力机和阻力式风力机。
据功率调节方式不同可分为固定桨距、普通变桨距和主动失速三种类型；按照功率传递的方式的不同，可以分为有齿轮箱型风机和直驱型风机；按发电机的类型可分为异步发电机型和同步发电机型。
其中使用最多应用最为广泛的是水平轴风力发电机，配备变桨距系统和高传动比齿轮箱。
风力发电机组的主要组成部分有控制系统、齿轮箱系统、发电机系统、叶片叶轮、塔架、偏航系统等，其各部分的有效运作是风力发电机正常运转的必备条件，因此状态检测的首要环节在于熟悉风力发电机组的关键要素。
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一、风力发电机状态监测技术简介风力发电机状态监测技术是通过实时监测风力发电机运行状态的一种技术手段，旨在发现潜在故障，预防事故的发生，提高风电设备的可靠性与安全性。
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、电压监测、振动监测等多种技术手段，通过收集和分析这些数据，可以对风电机的状态进行实时监测和诊断，从而及时发现故障隐患，采取相应的维修措施，保证风电机的正常运行。
二、风力发电机故障诊断技术当前，随着风电行业的不断发展和技术进步，风力发电机状态监测与故障诊断技术也得到了广泛的应用和研究。
目前的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据采集与传输技术：传统的风力发电机状态监测与故障诊断技术主要依靠传感器采集数据，然后通过有线或者无线通信技术传输到数据采集系统，这种方式存在着传输距离短、受环境干扰大等问题。
研究人员正在积极探索基于物联网、云计算等技术的数据采集与传输新模式，以提高数据采集的效率和稳定性。
2. 数据处理与分析技术：风力发电机状态监测与故障诊断技术需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有效特征来进行故障诊断。
目前，研究人员正致力于开发新的数据处理与分析算法，例如基于机器学习、深度学习等技术的数据处理算法，以提高故障诊断的准确性和效率。
3. 智能诊断与预测技术：智能诊断与预测技术是风力发电机状态监测与故障诊断技术的发展趋势之一。
研究人员正在积极探索基于智能算法的风力发电机状态监测与故障诊断技术，通过对大数据的分析和挖掘，实现风力发电机故障的智能预测和诊断。
风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究与应用有望在风电行业中发挥重要作用。
风力发电机状态监测技术可以帮助风电场管理者实现对风力发电机运行状态的实时监测和管理，并及时发现潜在故障隐患，减少风力发电机的损毁和维修成本。
风力发电机故障诊断技术可以帮助风电场管理者快速、准确地定位风力发电机故障，并采取相应的维修措施，以确保风力发电机的正常运行。
关于风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展
关于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是利用风能转化为电能的设备，其具有环保、可再生、低成本等优点，因此在能源领域发挥着重要作用。
风力发电机在运行过程中也面临着诸多挑战，如设备老化、故障频发、维护困难等问题。
为了保障风力发电机的安全、稳定运行，监测和诊断风力发电机状态、预测故障成为当前研究的热点之一。
一、风力发电机状态监测技术的研究在风力发电机状态监测技术的研究中，主要包括振动监测、声发射监测、温度监测、电流电压监测等多种手段。
这些监测手段可以通过传感器对风力发电机进行实时监测，采集大量数据，并结合数据处理和分析技术，实现对风力发电机状态的全面了解。
1.振动监测技术振动监测技术是一种常用的状态监测手段，通过安装振动传感器在风力发电机的关键部位，监测设备的振动情况，可以实时获取设备的振动频率、幅值等参数。
通过对振动数据的分析，可以了解到设备的运行状态、转子不平衡、轴承磨损等问题，为故障诊断提供重要依据。
2.声发射监测技术声发射监测技术是通过监测风力发电机在运行过程中产生的声音信号，从而获取设备的运行状态。
声发射监测可以检测到设备中的裂纹、磨损、疲劳等问题，是一种非常有效的状态监测手段。
温度监测技术通过安装温度传感器监测设备的温度变化，可以及时发现设备的过热问题，预防设备发生故障。
温度监测技术还可以帮助优化设备的运行参数，提高发电效率。
4.电流电压监测技术电流电压监测技术通过监测设备的电流、电压变化，可以了解设备的工作状态，发现设备的电气问题，预防设备发生短路、过载等故障。
以上监测技术中，振动监测、声发射监测等技术已经在风力发电机状态监测中得到了广泛应用，为设备的安全运行提供了重要支持。
风力发电机在运行过程中难免会出现各种故障，及时准确地诊断故障对于设备的安全运行至关重要。
风力发电机故障诊断技术的研究备受关注，主要包括基于数据驱动的故障诊断技术和基于物理模型的故障诊断技术。
1.基于数据驱动的故障诊断技术基于数据驱动的故障诊断技术是利用传感器采集的数据，通过数据处理和分析技术，构建故障诊断模型，实现对设备故障的诊断。
风力发电机状态监测和故障诊断技术的探讨
风力发电机状态监测和故障诊断技术的探讨摘要：随着我国风力发电技术的不断成熟及应用，为优化我国能源结构发挥了重要性作用。
风场基本上处于山区或者近海区域，自然环境较为恶劣，这就增加了风力发电机组发生故障问题的几率。
为了确保风力发电的持续稳定运行，可以有效的采用风力发电机组的状态监测和故障诊断技术，对风力发电机组的运行状态进行监测，从而提升风力发电机故障诊断及维修工作的效率和质量。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断；技术风能属于可再生能源，合理的利用风能进行发电可以有效的提高我国电力资源的应用效率，有效的缓解社会经济发展过程中对电力资源需求紧张的现状。
风力发电机作为风能发电的核心设备，其关键性作用是能够将风能转换为电能。
由于风场处于环境较为恶劣的地区，发电机故障问题出现的几率较大，这就需要对风力发电机的运行状态进行监测，实时的掌握发电机的运行状态信息，进而对故障问题进行及时的发现并处理，确保风力发电的稳定运行，从而降低经济损失。
一、风力发电机状态监测和故障诊断技术应用的重要性随着我国风力发电技术的不断发展成熟，风力发电的规模也不断的增大。
为了能够更好的获取风能资源，风场基本上处于偏远山区或者近海区域，因此，风力发电机在运行过程中会受到阵风和侵蚀等多种因素的影响。
风力发电机组通常加设在70米左右的高空，在发电机组运行过程中还会受到力荷载的影响。
风力发电机组也存在设计和焊接质量等因素的影响导致出现各种故障问题。
风力发电机状态监测和故障诊断技术的应用，能够合理的利用计算机控制系统，对发电机运行过程中设备的信号进行采集，并且实现线上监测和分析，及时的发现风力发电机组的故障问题，并做出及时的处理。
二、风力发电机状态监测技术分析（一）计算参数异常监测风力发电机中各个设备的运行参数都是固定的，在对计算参数进行选择的过程中，应合理的利用监测技术和检测手段。
在风力发电机运行期间，应从以下方面对计算参数的异常情况进行监测。
风力发电机组的故障检测与诊断技术
风力发电机组的故障检测与诊断技术摘要：随着风力发电技术的发展，风力发电机组已成为可再生能源领域的重要组成部分。
然而，由于环境变化和设备老化等原因，风力发电机组常常面临各种故障和损坏。
因此，快速准确地检测和诊断风力发电机组的故障成为提高发电效率和降低维护成本的关键。
本文将介绍风力发电机组的故障检测与诊断技术，并讨论其在实际应用中的挑战和前景。
1. 引言风力发电机组是将风能转化为电能的装置，具有清洁、可再生、从不枯竭的特点，被广泛应用于能源领域。
然而，由于受到环境因素和设备老化等因素的影响，风力发电机组常常出现故障和损坏，影响其发电效率和可靠性。
因此，准确地检测和诊断风力发电机组的故障成为提高发电效率和降低维护成本的重要手段。
2. 风力发电机组的常见故障风力发电机组的常见故障包括机械故障（如轴承故障、齿轮故障）、电气故障（如发电机绕组短路、变频器故障）、系统故障（如风速检测器故障、控制系统故障）等。
这些故障会导致发电机组的发电效率降低、损坏设备甚至停机，给发电厂和维护人员带来巨大的经济和工作压力。
3. 故障检测与诊断技术为了解决风力发电机组故障的检测与诊断问题，研究人员提出了各种方法和技术。
其中，基于振动信号的故障检测和诊断是最常用的方法之一。
通过分析风力发电机组振动信号中的频谱、波形和幅值等特征参数，可以判断故障类型和发生位置。
此外，还可以利用声音信号、电流信号、温度信号等多种传感器的数据进行多模态的综合分析，提高故障检测的准确性和可靠性。
4. 故障检测与诊断系统建模故障检测与诊断系统一般包括数据采集、特征提取、故障识别和故障诊断四个步骤。
其中，数据采集是基础，需要选择合适的传感器和数据采集方法；特征提取是核心，需要通过数学和信号处理方法提取故障特征参数；故障识别是判别是否发生故障的过程，一般采用分类算法实现；故障诊断是确定故障类型和发生位置的过程，需要建立故障数据库和专家系统。
5. 挑战与前景风力发电机组的故障检测与诊断技术面临一些挑战。
风力发电系统的状态监测与故障诊断
风力发电系统的状态监测与故障诊断引言随着对可再生能源的重视，风力发电系统作为一种环保、高效的能源解决方案，越来越受到人们的关注。
然而，由于其特殊的工作环境和复杂的工作机理，风力发电系统存在一定的故障风险。
因此，对风力发电系统的状态进行监测和实时故障诊断显得尤为重要。
本文将探讨风力发电系统的状态监测与故障诊断的相关技术与重要意义。
一、风力发电系统的状态监测方法1. 传统监测方法传统监测方法主要包括直观法、经验法和周期性检查法。
这些方法通常只能在系统发生故障后进行发现，无法提前预警，缺乏准确性和灵敏度。
2. 基于物联网技术的监测方法基于物联网技术的监测方法通过将传感器、控制器等设备与互联网连接，实现对风力发电系统的实时监测。
通过采集和分析大量的数据，可以对风力发电系统的各项参数进行实时监测，并对潜在的故障风险进行预警。
二、风力发电系统故障诊断技术1. 基于数据驱动的故障诊断基于数据驱动的故障诊断方法通过对风力发电系统的历史数据进行分析和建模，利用机器学习、人工智能等技术实现对风力发电系统的故障进行预测和诊断。
这种方法不依赖于传统的物理模型，能够发现系统中隐藏的故障信息。
2. 基于物理模型的故障诊断基于物理模型的故障诊断方法通过对风力发电系统的物理原理进行建模和仿真，通过与实际数据的对比分析，可以定位和诊断故障。
这种方法准确度高，但对系统的物理模型要求较高，且无法应对未知的故障。
三、风力发电系统状态监测与故障诊断的重要意义1. 提高系统可靠性和运行效率通过实时监测和故障诊断，可以及时发现和解决系统中存在的故障和问题，提高系统的可靠性和运行效率，减少因故障而造成的能源损失。
2. 降低运维成本及时的状态监测和故障诊断可以帮助运维人员准确地定位故障源，避免不必要的维修和更换，降低运维成本。
3. 增强系统安全性风力发电系统的故障可能会对人员和设备安全造成威胁。
通过状态监测和故障诊断，可以及时发现潜在的安全隐患，采取相应的措施保障系统的安全运行。
风力发电系统中的智能监测与故障诊断技术研究
风力发电系统中的智能监测与故障诊断技术研究随着全球对可再生能源需求的增加，风力发电系统作为一种清洁、可再生的能源形式得到广泛应用。
然而，长期以来，风力发电系统中存在的故障问题一直是制约其可靠性和稳定性的因素。
为了解决这一问题，智能监测与故障诊断技术应运而生。
本文将重点探讨风力发电系统中的智能监测与故障诊断技术的研究现状、挑战和发展趋势。
首先，了解风力发电系统的基本工作原理是理解智能监测与故障诊断技术的前提。
风力发电系统由风机、控制系统和电力网络三个主要部分组成。
风机是负责将风能转化为机械能的装置，控制系统则负责监测和控制风机运行，而电力网络则将发电的电能输送到电网。
在实际运行中，风力发电系统可能面临的故障包括风机故障、电气故障、机械故障等。
因此，要实现智能监测与故障诊断技术，首先需要对这些故障模式进行深入研究和分析。
目前，风力发电系统中的智能监测技术主要包括传感器技术与数据采集、数据预处理和特征提取、故障诊断和故障预警等方面。
在传感器技术与数据采集方面，传感器的选择和布置对于监测风力发电系统的运行状态至关重要。
数据预处理和特征提取阶段主要是对海量的传感器数据进行清洗、归一化和转换，并提取有用的特征用于后续的故障诊断。
故障诊断阶段则通过建立与预先定义的故障模式相匹配的模型，利用机器学习和模式识别等技术，将实时监测到的数据与模型进行比对，从而实现对风力发电系统故障的诊断和预测。
然而，在实际应用中，风力发电系统中的智能监测与故障诊断技术面临着一系列的挑战。
首先，风力发电系统的大规模复杂性使得数据采集和处理变得非常困难。
其次，由于环境因素的影响，风力发电系统中的数据具有高度的噪声和不确定性。
此外，由于风力发电系统的运行特点，故障的发生往往是逐渐演变的，并且很难在早期阶段准确诊断。
因此，如何在噪声和不确定性的环境中对风力发电系统进行有效的监测和诊断是当前研究的关键问题。
针对以上挑战，研究者们正在积极探索智能监测与故障诊断技术的创新解决方案。
风力发电机组性能监测与故障诊断技术研究
风力发电机组性能监测与故障诊断技术研究摘要: 风力发电作为清洁能源的重要组成部分，对于实现可持续能源发展具有重要意义。
然而，由于风力发电机组运行在复杂的环境中，其性能和故障的监测与诊断变得至关重要。
本文旨在探讨风力发电机组性能监测与故障诊断技术的研究，以提高风力发电系统的可靠性和效率。
总结了风力发电机组性能监测技术和故障诊断技术的发展现状，并讨论了这些技术在实际应用中的优势和局限性。
本研究为进一步完善风力发电机组的性能监测与故障诊断技术提供了参考。
关键词: 风力发电机组，性能监测，故障诊断，可持续能源，效率一、引言1.随着全球能源需求的增长和对可持续发展的需求，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式受到越来越多的关注。
然而，风力发电机组在运行过程中面临着各种性能问题和故障，这对于系统的可靠性和发电效率产生了负面影响。
因此，研究风力发电机组性能监测与故障诊断技术具有重要的理论和实践意义。
2.本研究旨在深入探讨风力发电机组性能监测与故障诊断技术的研究进展，以提高风力发电系统的可靠性和效率。
具体研究内容包括风力发电机组性能监测技术和故障诊断技术的原理、方法和应用。
通过对相关文献和实际应用的综合分析，本文将总结目前已有的研究成果，并提出未来研究的方向和挑战。
二、风力发电机组性能监测技术风力发电机组的性能监测是确保系统正常运行和优化发电效率的关键。
以下是一些常用的风力发电机组性能监测技术：1.监测参数的选择：在风力发电机组性能监测中，选择适当的监测参数对于准确评估机组运行状态至关重要。
常见的监测参数包括风速、转速、温度、功率输出等。
这些参数可以通过传感器和仪表设备实时采集，并与预设的标准进行比较和分析。
2.监测系统的概述：风力发电机组性能监测系统通常由数据采集系统、数据传输系统和数据处理系统组成。
数据采集系统负责收集各种监测参数的数据，可以通过有线或无线方式进行数据传输。
数据传输系统将采集到的数据传输到数据处理系统，其中数据处理系统对数据进行处理、分析和存储。
风力发电机组故障诊断技术综述
技术创新45风力发电机组故障诊断技术综述◊河北水利电力学院张冬梅王红艳孙晓辉随着风能作为清洁能源而大规模开发利用，机组单机容量及等效利用小时数大幅增长，为了提高发电效率减少建设成本，风电场选址倾向于荒凉偏僻地区，长期运行在恶劣的自然环境当中，并受闪电、雷击等影响，很多风电机组都出现了运行故障，如机械故障、电气故障等。
但由于各种原因，使得人工检修较为困难。
本文主要对风力发电机组故障诊断展开研究，期望能够为后续风电工作起到参考作用。
1风力发电研究在当今世界，随着社会的不断发展，大气环境污染问题日渐加剧，因此，对新能源的开发利用引起了全球范围的重视。
风力发电作为一种绿色环保可再生能源，在近几十年里迅速的发展起来，并且被认为是最清洁的能源之一。
发展清洁电力是建设和谐宜居社会的必然选择，国家发改委《可再生能源中长期发展规*J》提出至2020^,全国风电总装机容量将达到3000万千瓦。
由此可见，我国对风电事业的重视，风能必将成为我国未来第一大能源。
随着风能作为清洁能源而大规模开发利用，机组单机容量及等效利用小时数大幅增长，为了提高发电效率并减少建设成本，风电场选址倾向于荒凉偏僻地区，长期运行在恶劣的自然环境当中，并受闪电、雷击等影响，很多风电机组都出现了运行故障，如机械故障、电气故障等。
但由于各种原因，使得人工检修较为困难。
这些都直接影响了风电的安全性和经济性。
为了风电事业的稳步增长，要不断降低风电的制造成本、维护成本和维修成本。
为此，做好风机运行中的状态监测和故障判断是保障风电机组行和获得长期稳定收益的重要因素。
2风机故障研究（1）叶片故障。
叶片作为风机捕捉风能的童部件，其性能直接影响M的整机性能和发电质量。
由于叶片长期与空气进行®M,暴露于恶劣的气候环境下，容易腐蚀叶片，使表面粗糙，还易受到闪电、冰雪的袭击，同时由于叶片长期在负荷大范围波动的条件下工作，极易使结构松动，导致结构不稳定等各种故障的发生。
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风力发电机状态监测与故障诊断技术综述
发表时间：2018-10-31T18:58:28.857Z 来源：《防护工程》2018年第19期作者：李博华[导读] 随着信息技术发展速度的不断加快，信息技术的应用范围也开始变得越来越广了，在新能源领域信息技术得到了非常好的应用
华电山东乳山新能源有限公司
摘要：随着信息技术发展速度的不断加快，信息技术的应用范围也开始变得越来越广了，在新能源领域信息技术得到了非常好的应用，风力发电技术作为新能源领域中的一个非常重要的组成部分，其的故障诊断技术和发电机状态监督在风力发电运行过程中发挥的作用是非常重要的。
本文就风力发电机故障诊断技术和状态监督进行分析，希望能够在一定程度上促进我国风力发电行业的发展。
关键词：风力发电；发电机；状态监测；故障诊断；机械故障；电气故障；振动故障
目前我国风力发电技术在发展过程中仍旧存在着很多的问题，其中对风力发电影响最大的就是风力发电机故障诊断技术和状态监测这两个问题。
要想让风力发电产业得到更加快速的发展，故障诊断监测系统必须要对发电机各个零件的运行状态进行实时监督，只有这样才能够及时的根据风力发电机的电压、温度、震动来对发电机的状况进行准确的诊断，才能够在发电机出现问题的第一时间就能够及时的找到解决办法，我国风力发电机的运行效率才能够得到提升。
１风力发电机常见运行故障监测及诊断
双馈风力发电机常见运行故障可分为机械故障和电气故障２类：机械故障包括发电机振动过大、轴承故障、轴系不对中故障、转子质量不平衡故障、机座松动、转子偏心故障等；电气故障包括线圈短路、绝缘损坏、气隙不均衡、三相不平衡等。
1.1机械故障信号监测与诊断
通常可通过监测发电机的振动、温度、转速等信号诊断发电机轴承故障、轴系不对中、转子质量不平衡、机座松动、转子偏心等机械故障。
一旦发电机在运行的过程中出现故障的化，我们可以通过发电机输出的电流、功率、电压等的不同频率来对发电机的故障进行分析。
如果是发电机的轴承出现问题的话，那么番点击在进行运行的过程中就非常出现高频率的震动，一般情况下发动机出现故障的高频率震动，是发动机正常震动的一千多倍，如果发动机故障过于严重的话，那么发动机的震动可能就会变得更严重，这个时候故障诊断系统就可以通过振动传感器来获取外界的信号，才能够及时的发动机的故障机进行处理。
1.2电气故障信号监测与诊断
如果是发动机电气出现问题的话，那么故障检测系统在对发电机进行检测的过程中，就可以通过对发电机定子线圈的电压、温度等来对发电机的故障进行判断，能够引起发电机电气出现故障的原因主要有相间短路、匝间短路、和层间短路等，因此一旦发现是翻地啊你电气出现故障的化，就会重点对发电机进行短路检测。
在进行故障诊断的过程中，我们可以通过发电机的电压和电流、转子扭矩来对发电机的运行状态进行测量。
如果通过检测我们发现时由于相间短路的原因导致发电机再出现故障问题的话，我们就可以发现发电机的温度和电磁场都会发生非常大的变化，故障的特征也会随着时间的增加而变得特别明显。
要想快速的检测出发电机出现故障的原因，我们科技直接对发电机的振动、温度和电流进行采集，这样就能够在最短的时间之内诊断出发电机短路故障了。
相间短路一般主要包括三相短路、单相短路、两相短路。
发电机电气参量监测技术是通过测量发电机电流、电压和功率的高频分量实现对发电机机械故障的分析和判断。
2仿真计算及故障模拟实验研究现状
2.1风力发电机数学建模仿真
对双馈风力发电机故障诊断技术的研究主要包括故障仿真和实验模拟２种途径。
常用的故障仿真建模方法主要从“场”和“路”的角度对双馈风力发电机建立物理模型和数学模型。
从“路”的角度出发，根据多回路理论和发电机的数学方程，在MATLAB／Simulink中建立双馈发电机的数学模型，可模拟双馈发电机的正常情况和故障情况，李俊卿等通过该方法模拟了定子、转子绕组匝间短路故障，结果表明定子线电流相位差、负序电流、负序电流与正序电流之比均可以作为判断匝间短路的特征参量。
王德艳和王栋采用多回路理论建立了双馈风力发电机绕组匝间短路故障数学模型，分析了不同故障程度下的定子支路电流、定子线电压、定子线电流的变化特征，结果表明：发电机故障相电流远大于正常状态时的相电流；三相电流之间的相位不再对称；绕组故障程度与相电流大小成正比。
2.2风力发电机仿真实验平台
对风力发电机进行故障监测及故障诊断技术的研究时，可以搭建风力发电机故障模拟平台并进行故障信号模拟，验证各故障诊断算法。
D.Casadei等搭建了风力发电机实验台，通过在定子或转子某相串联１个与该相电阻值相等的电阻完成定子不平衡故障或转子不平衡故障模拟实验。
Yang等人搭建的实验台可以模拟发电机定子绕组短路故障、发电机转子不平衡故障、传动系机械故障等，该平台也能通过连接外部电阻箱来模拟转子三相不平衡故障。
Simon Jonathan Watsom等建立了基于振动信号分析的双馈风力发电机的监测与诊断系统的实验平台。
Lucian Mihet Popa等搭建的风力发电机的实验模拟平台含有滑环的双馈式绕线感应发电机，实验平台模拟的故障主要包括定子绕组匝间短路故障、定子不平衡和转子不平衡故障。
魏书荣等搭建了双馈风力发电机定子内部故障实验装置，发电机的定子出线端与可调节负载、录波仪连接，用于模拟双馈发电机定子内部故障。
３风力发电机状态监测系统
传统的风力发电机在线状态监测系统往往仅采集发电机的振动信号，通过分析振动信号判断机组各部件的运行状态，如瑞典SKF公司研制的IMX-W在线监测系统、新西兰况德实仪器公司研制的Turningpoint在线监测系统、丹麦B＆K公司研制的PULSEＥ噪声振动分析系统、美国DE公司Bent-iy分部研制的Trendmadter在线状态监测系统、德国PRUFTECHNIK公同研制的VIBXPERT、VIBROWEB-XP系统。
德国FAG|公司研制FAGX1系统等。
国内有西北工业大学研制的CDMA-6100状态监测与故障诊断系统|、中自庆安的CS2000风力发电机组状态监测与分析系统.北京威锐达测控系统有限公司研制VibDAQ网络化离线监测系统，东方振动和噪声研究所研制的DASP监测系统，阿尔斯通创为实技术发展有限公司研制的S8100系统等。
对于风力发电机而言，仅采集和分析振动数据容易造成误诊。
西安热工研究院有限公司研制的“WT-1型风力发电机状态监测与故障诊断系统”，除了能监测风力发电机组传动链各部件的振动信号外，还能获得发电机的电气信号，并且将常用的电气信号处理方法（负序电流法、电流谐波成分分析法、电流Park矢量轨迹法等）集成到该系统中，实现了对发电机状态的综合监测及故障诊断。
４总结
综上所述，风力发电机故障检测技术和状态检测对风力发电产业的发展有着非常重要的作用，其不仅能够提升风力发电产业的可靠性，同时还能够在一定程度上提高风力发电产业的生产效率，同时这样也可以减少风力发电机日常维修所需要的费用。
要想提高风力发电机故障诊断技术的水平，我们就必须要不断的结合先进的科学技术，不断结合风力发电产业自身的实际需求来对故障检测技术进行调整，只有这样风力发电产业才能够更好的为我国社会发展服务。
参考文献：
[1]赵勇，韩斌，房刚利. 风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[J]. 热力发电，2016，45（10）：1-5.
[2]于占龙. 风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[J]. 工程技术：文摘版，2016（10）：00297-00297.
[3]张晓良. 风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J]. 环球市场信息导报，2016（14）：141-142.
[4]王海鹏. 风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J]. 工业，2016（12）：00299-00299.。