介绍全球双碳目标的提出及其对可再生能源，尤其是风力发电的影响。
明确本文的研究目标，旨在提高风力发电机组的故障识别与诊断能力。
探讨风力发电机组故障识别与诊断在提升发电效率和安全性方面的重要性。
概述本文所研究的主要内容，包括故障类型、识别方法及相应的诊断技术。
介绍研究的整体思路，包括理论分析和实证研究的结合。
概述采用的研究方法，包括数据驱动和模型驱动的结合。
介绍论文的章节安排和各部分的主要内容。
总结本文的创新点，包括新的故障识别算法和诊断框架。
分析风力发电机组的主要部件及其功能。
列举风力发电机组中常见的故障类型及其特征。
探讨不同故障对风力发电效率的具体影响。
分析风力发电机组故障造成的安全风险及后果。
介绍传统的风力发电机组故障识别技术及其局限性。
探讨信号处理技术在故障诊断中的应用及案例。
分析机器学习技术在故障识别中的优势及应用实例。
讨论数据驱动与模型驱动相结合的综合诊断方法。
描述风力发电机组数据采集系统的构建及其组成。
探讨传感器的选择标准及其在数据采集中的配置方法。
介绍数据预处理的基本步骤及其重要性。
分析特征提取和降维技术在提高模型效率中的作用。
提出一种基于信号特征的故障识别算法及其实现流程。
介绍一种基于数据驱动的故障识别模型及其构建过程。
探讨基于物理模型的故障识别方法及其优缺点。
讨论多模型融合方法在故障识别中的应用及效果。
介绍故障诊断的整体框架及其逻辑结构。
探讨决策支持系统在故障诊断中的作用及实现方法。
通过实际案例分析验证故障诊断方法的有效性。
讨论风力发电机组的运行与维护策略，以提高系统的可靠性。
描述实验的设计思路及实验平台的搭建过程。
探讨不同故障模式下的实验设计及数据采集过程。
总结算法在实际风力发电机组中的应用案例及效果。
分析实验结果，讨论算法的优势与不足之处。
总结本文的研究结果与主要贡献。
分析研究过程中遇到的问题及其影响。
探讨未来在风力发电机组故障识别与诊断方面的研究方向。
提出针对识别与诊断技术的改进建议。