在清洁能源的浪潮中，风能作为重要的可再生能源之一，正引领着全球能源结构的变革。然而，风电机组在运行过程中，核心机械部件的故障问题逐渐凸显，尤其是皖南电机等品牌的风机发电机组，其非预期停机现象频发，这不仅影响了发电效率，也增加了维护成本。因此，对于风机发电机组实时故障诊断技术的研发，显得尤为迫切。

在当前的维护模式下，我国的风机发电机组主要依靠定期检修和离线检测设备进行故障检修。虽然定期检修遵循保养规程，但受限于人工经验，难以发现内部故障；而离线检测设备在应对突发故障时反应滞后，对长期潜伏的隐患难以追踪。这种维护现状亟待改进。

针对这一现状，皖南电机等企业开始关注风机发电机组在线故障诊断技术的研发。尽管国内在线故障诊断技术尚处于初级阶段，但各大风电机制造商已开始尝试应用。随着单机容量的提升和保险市场的成熟，兆瓦级机组配备在线故障诊断设备将成为趋势。然而，现有的在线诊断设备仍存在一些问题，如部分技术提供的数据丰富，但运维人员难以提取有效信息；部分设备需要长时间“学习”建立模型，无法实现即时诊断；而部分设备虽能自动识别故障，但可能缺乏额外的学习支持。

以内蒙古华电辉腾锡勒风电场为例，自2008年起，该风电场与北京唐智科技发展有限公司合作，引入了JK07460风电机组在线故障诊断系统。该系统基于“广义共振-共振解调故障诊断技术”，集成了振动冲击复合传感器、硬件信息处理、故障监测分析等技术。系统设备安装在机组机舱内，实现信息采集和初步诊断，并将数据传输至中控室主计算机，进行专家系统分析、报警输出、数据管理等。经过两年多的试验，该系统在严寒环境下运行稳定，成功发现并处理了多起故障，有效保障了皖南电机等品牌风电机组的安全运行。