孙嘉珉

风力发电作为一种重要的可再生能源，受到广泛关注。风力发电机的齿轮箱在运行中容易出现故障，这直接影响到设备的性能和经济效益。针对这一问题，本文对现有的齿轮箱故障诊断方法进行了系统分析。通过对比多种技术，包括振动分析、温度监测和油液分析，研究发现不同方法在故障检测中的有效性和局限性。数据驱动的诊断模型显示出更高的准确性和灵活性，适应不同工况下的应用需求。结合机器学习和人工智能技术，有望进一步提升故障诊断的智能化水平。针对齿轮箱故障的科学诊断方法不仅可以减少维护成本，还能提升风力发电系统的整体可靠性与稳定性。

风力发电；齿轮箱；故障诊断；数据驱动；机器学习

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