摘要
随着风力发电技术的迅速发展，风电机组作为其核心设备，其运行状态直接关系到整个风电系统的安全性和可靠性。
风机长期运行在复杂恶劣的环境下，容易发生各种故障，导致发电效率降低甚至停机事故。
因此，对风机进行状态监控，及时发现并诊断故障，对于保障风电机组安全稳定运行、延长其使用寿命、降低运维成本具有重要意义。
本文首先介绍了风机状态监控系统的研究背景及意义，阐述了风机系统结构、常见故障类型及其特征，并概述了故障诊断方法。
然后，重点综述了风机状态监控系统的国内外研究现状，分析了不同监测对象、数据采集方法、特征提取算法、状态评估与故障诊断算法等方面的研究进展，并对各种方法的优缺点进行了比较。
最后，总结了风机状态监控系统研究中存在的问题，并展望了未来的发展趋势。
关键词：风机；状态监控；故障诊断；数据驱动；深度学习
风力发电作为一种清洁、可再生能源，近年来在全球范围内得到快速发展。
风电机组是风力发电系统的核心设备，其运行状态直接影响到整个风电场的安全性和经济效益。
然而，风机长期运行在复杂多变的环境中，叶片、齿轮箱、发电机等关键部件容易受损，导致故障频发。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
