综述：人工智能在风力发电机故障诊断中的系统知识图谱与趋势分析

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Artificial intelligence in wind turbine fault diagnosis: A systematic knowledge mapping and trend analysis

本综述运用文献计量学与内容分析法，系统梳理了人工智能（AI）在风力发电机（WT）故障诊断领域的概念演进与技术轨迹。基于2016-2025年间1736篇文献，量化揭示了研究主题、方法论与焦点的演变趋势，重点探讨了深度学习（DL）、迁移学习（TL）与数字孪生（DT）融合等前沿方向，并指出了数据不平衡、基准测试缺乏等实践挑战，为构建可靠智能诊断系统提供了路线图。

　　

数据与方法

为全面评估人工智能（AI）在风力发电机（WT）故障诊断领域的发展趋势，本研究采用了文献计量学作为系统综述方法。该方法结合数学、统计学和信息科学，通过分析出版物分布、引文网络和主题演变来描绘研究版图。其结构化和客观化的特点，使其成为追踪学科动态的有效工具。

风力发电机故障诊断的演变：从传统方法到人工智能驱动

面对能源枯竭和环境恶化的紧迫挑战，全球向更清洁、可持续的能源体系转型已势在必行。在此背景下，风能已成为增长最快的可再生能源之一，陆上和海上风电装机容量在全球范围内迅速扩张。然而，风力发电机（WT）固有的结构动力学以及电气、机械子系统的耦合相互作用，导致了复杂的动态行为，从而产生显著的动态载荷和累积疲劳效应，严重影响了运行可靠性和能量转换效率。海上部署更带来了额外的环境复杂性和运行压力，加剧了系统故障和性能下降的风险。在此背景下，通过先进的故障诊断技术提升WT系统的可靠性，已成为学术界和工业界日益关注的关键研究领域。

故障诊断在WT运行中扮演着关键且不可替代的角色，对于提高系统可靠性、优化维护策略和改善设备整体性能贡献显著。通过实现准确的故障表征与定位，故障诊断为及时的修复策略和预防性措施提供了关键依据，从而防止微小异常升级为大规模故障或意外停机。此外，从历史故障记录中获得的见解支持维护计划的优化，减少不必要的检查和冗余维修。通过诊断分析检测异常运行状态，对于提高WT系统的运行效率和稳定性同样至关重要。积累的诊断知识还为陆上和海上风机的设计、制造和安装提供了宝贵的反馈，共同为风电行业的长期可持续性和可靠性提供了坚实的技术支持。

WT故障诊断的最新发展标志着从传统的基于物理的方法向智能的、以数据为中心的策略转变。在早期阶段，诊断工作主要基于解析建模和基于信号的技术。前者旨在通过详细的数学公式模拟风机部件的运行行为，并以残差分析作为故障检测的基础。后者通常依赖于物理响应信号（如振动和应变测量）来捕获系统异常行为。随着对风机动力学研究的深入，人工智能（AI）驱动的诊断方法已成为提高系统韧性的主要方向。近期研究证明了AI在从海量运行数据中提取可操作见解方面的价值，这些见解使得对风机健康状态能够进行更全面、多维度的理解。在风机运行时捕获的运行异常是训练AI模型的基础输入。这些数据流主要来源于监控与数据采集（SCADA）系统和状态监测系统（CMS）。SCADA通过连续参数记录提供风机运行状态的宏观视图，而CMS则通过专用传感器和诊断硬件提供更高精度的洞察。如今，AI在风电领域的应用正朝着深度和复杂性不断扩展。深度学习（DL）、强化学习（RL）、迁移学习（TL）等尖端技术，以及基础模型日益增长的集成，正在重塑故障检测的格局。

传统机器学习与人工神经网络

在本综述中，2016年至2020年被定义为过去阶段。此阶段WT故障诊断的研究主题在AI应用中主要集中在人工神经网络和机器学习（ML）。这些方法为后续更复杂AI模型的发展奠定了基础。

人工智能与数字孪生及基础模型的融合

近年来，人工智能与数字孪生（DT）框架的集成加速了诊断解决方案的数字化和实际应用。数字孪生作为物理实体的虚拟副本，能够实现实时仿真、状态预测和故障预警。生成式基础模型的出现为处理复杂、高维的风机数据提供了新的可能性，有助于实现部件级的精确诊断。

WT中AI驱动故障诊断的未来展望

基于前述对AI在WT故障诊断中应用的文献计量分析，显而易见，不同的发展阶段面临着不同的技术局限。利用数据驱动方法获得准确可靠的诊断结果，高度依赖于数据质量以及数据采集与预处理流程的稳健性。然而，获取来自SCADA系统或先进CMS的关键运行数据仍然受到限制。数据稀缺和高质量故障样本的缺乏，以及开放基准测试的不足，是目前制约数据驱动方法更广泛采用的主要障碍。此外，AI模型的可解释性、多种诊断技术的融合，以及在资源受限的边缘设备上实现轻量级部署，是未来需要关注的重点。克服这些挑战的潜在路径包括建立稳健的共享数据库、统一的行业标准以及全面的安全-隐私保护机制，并强调因果推理和轻量级边缘部署技术。

结论

本综述审视了AI在WT故障诊断中的快速进展，描述了从早期的ML、DL和TL方法向更整体、更智能框架的转变。重大进展包括AI驱动的DT和生成式基础模型。这些技术按其发展阶段进行了组织和总结，提供了可能加速AI在风机诊断中应用的实用见解。

AI与DT的集成代表了一个重要的进步，从被动诊断转向了预测性和主动性的健康管理。尽管前景广阔，但实际挑战依然存在，例如数据不平衡、模型泛化能力以及部署成本。未来的研究应致力于解决这些瓶颈，推动智能故障诊断技术在确保风力发电稳定性的关键作用中得到更有效的发挥。