风力发电机组振动监测与故障诊断技术是风力发电领域的重要研究方向，主要通过对机组运行过程中的振动信号进行实时监测和分析，识别潜在的机械故障或异常状态，从而保障机组安全稳定运行。该技术利用传感器采集齿轮箱、发电机、主轴、轴承等关键部件的振动数据，结合信号处理、特征提取和智能算法（如机器学习、深度学习等）进行故障诊断。常见的故障类型包括齿轮磨损、轴承损坏、转子不平衡、不对中等。通过早期预警和精准诊断，可以有效减少非计划停机时间，降低维护成本，提高风电机组的可靠性和发电效率。随着风电行业向大型化、智能化方向发展，振动监测与故障诊断技术的应用将更加广泛，为风电场的运维管理提供重要支持。
