阐述全球气候变化的背景以及“双碳”目标的提出对风力发电行业的影响。
明确本文旨在提升风力发电机组的故障识别与诊断能力，以支持可持续发展目标。
探讨故障识别与诊断技术对提高风力发电效率和安全性的实际意义。
概述本文主要研究的内容，包括故障识别方法、诊断技术和案例分析。
描述研究的总体思路和逻辑框架，如何进行系统性分析与研究。
介绍所采用的研究方法，包括数据收集、分析工具和模型构建。
概述论文的章节安排及各章节的主要内容。
总结本文在风力发电机组故障识别与诊断方面的创新之处。
详细介绍风力发电机组的主要组成部分及其功能。
阐述风力发电机组的工作原理，包括能量转化过程。
分析风力发电机组在不同运行条件下的性能特点与表现。
列举风力发电机组常见故障及其对发电效率和安全的影响。
介绍故障识别的基本理论框架及其发展历程。
探讨传感器技术在风力发电机组故障识别中的应用与发展。
总结用于故障识别的数据分析方法，包括机器学习等技术。
展示国内外成功应用故障识别技术的案例及其效果。
解释故障诊断的定义、目的与重要性。
介绍基于模型的故障诊断方法及其适用性。
探讨数据驱动的故障诊断方法，包括机器学习和深度学习技术。
介绍用于故障诊断的主要工具和软件平台。
阐述选择的案例及其背景信息。
描述数据的收集过程和处理方法。
展示案例中的故障识别与诊断结果及其分析。
对案例分析结果进行讨论，总结其对实际应用的启示。
分析风力发电机组故障识别与诊断技术的未来发展趋势。
探讨政策及市场环境对风能行业发展的影响。
总结本文研究的局限性及改进方向。
提出未来在风力发电机组故障识别与诊断领域的研究建议。
概括本文的主要研究发现与结论。
讨论本文研究对风力发电行业的潜在影响。
展望后续在此领域的研究方向与发展潜力。