(3)振值分析：包括测点频谱分析，测点趋势分析，三维频谱分析等。

(4)故障诊断：包括时域分析和频域分析等。其中，时域和频域分析中，系统具有完善的适用于齿轮和滚动轴承故障诊断的信号分析方法，主要有:

1) 时域分析:波形及其特征数据、趋势分析。

2) 频域分析:频谱及其特征数据、细化谱、倒频谱、包络分析、瀑布图。

3) 时频分析:小波变换。

4) 对比分析

信号分析为故障诊断提供了重要手段。

5结 语

本文研究了风电机组故障诊断技术，提出了一种分布式层次化的风电机组状态监测故障诊断系统的设计思想，研究了一种以频谱分析为基础的故障诊断软件系统。从风力发电机组运行管理的角度来看，我们必须了解齿轮箱的状态，以及当出现问题时能得到正确的判断和相应的处理。我们感到只有借助仪器的测试数据并通过专门的分析软件对数据进行分析，才能真正了解故障的原因并采取措施，避免故障的进一步扩大，并指导日后的维修。

状态监测与故障诊断技术在风力发电领域的应用还处于探索阶段。风力机故障机理的研究是风力机及其零部件结构该进、优化设计工作中的一项重要基础工作。本文仅对振动分析诊断技术的应用进行了探讨，其实故障诊断理论在风力机中的应用还包括噪声测试、载荷测试、铁谱分析、诊断专家系统等方面的研究。

参考文献：

[1] 陈克兴，李川奇.设备状态监测与故障诊断技术[M].北京：科学技术文献出版社，1991.

[2] 唐新安, 谢志明。风力机齿轮箱故障诊断。噪声与振动控制。2007，(1)

[3] 包耳。风力发电技术的发展现状。可再生能源[J]. 2004, 114(2): 53-55

[4] 陆卫忠，刘文亮.C++Builder 6程序设计教程.北京：科学出版社，2005.