摘 要：
现如今，我国是大数据快速发展的新时期，为了克服能源危机，解决日益突出的环境污染问题，风能逐渐受到人们的广泛关注。截至2020年2月底，全球风电装机容量达到5.16亿kW，进一步说明新能源发电比重逐步提高。研究海量状态检测数据的智能清洗、智能诊断和故障评估方法，实现基于多源信息融合的大数据预测分析和智能维护，是风电机组健康管理的重要趋势。据统计，风电机组的故障主要集中在叶片、齿轮箱、主轴、发电机、变频器等部件上。风电机组状态检测技术的发展趋势是选择合理有效的检测和监测模式，实现故障诊断和故障预测。
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