项目对大型变速恒频风力发电机组运行中的故障智能诊断方法进行了研究，利用模糊逻辑、神经网、频谱分析、相关分析、支持向量机、小波分析等对齿轮箱、发电机及变流器等重要部分的故障信号进行提取与处理，对所发生和即将发生的故障进行评估、分类与定位，并对故障原因进行分析，弥补运行过程中故障对机组性能造成的影响，为风电场科学维护和风电机组容错控制提供基础数据，为风电机组制造厂商提供一些机组运行性能预测评估数据，提高风电场检修效率和增加发电量。 项目组已开发研制成功整机故障信号采集检测装置，并开发了与之配套的诊断系统，在实验室风电机组平台进行了测试，而且在新疆达坂城的两个风电厂进行了现场实验。 本产品可广泛应用于众多的风电场，进行机组主要部件的故障预警、故障分类和故障定位。检测设备经过进一步完善和扩展功能以及提高检测精度后，可以开发成为成熟的工业产品，投放市场。本故障检测设备制造所需的经费投入较小，具有结构简单，性能可靠的特点，开发的诊断系统诊断效果较好，运行稳定。