大型风力发电机组状态监测与智能故障诊断是风力发电领域的重要研究方向，旨在通过先进的技术手段实时监控机组运行状态，及时发现潜在故障，并利用智能算法进行诊断与预测，从而提高机组可靠性、降低运维成本并延长设备寿命。随着风力发电机组朝着大型化、复杂化方向发展，传统的定期维护和人工巡检方式已难以满足高效运维的需求。状态监测技术通过传感器实时采集机组的振动、温度、电流、功率等关键参数，结合信号处理与特征提取方法，为故障诊断提供数据支持。智能故障诊断则利用机器学习、深度学习等人工智能技术，对监测数据进行分析建模，识别异常模式并预测故障类型。常见的诊断方法包括基于振动分析的齿轮箱与轴承故障检测、基于电流信号的发电机与变流器故障诊断，以及基于SCADA数据的系统级健康评估。该技术的应用不仅能够减少非计划停机时间，还能优化维护策略，实现从“事后维修”到“预测性维护”的转变，为风电行业的高效、安全运行提供有力保障。