综述：风力涡轮机系统智能维护的进展与趋势

这篇综述系统梳理了风力涡轮机系统智能维护领域的研究进展，通过文献计量学（bibliometric）和内容分析法对1754篇文献进行可视化分析，聚焦421篇核心文献，揭示了该领域从数据驱动（data-driven）向智能化集成维护的演进路径。研究构建了涵盖维护对象、任务、策略及关键理论（如IoT、AI、ML、Digital Twin）的知识框架，并指出当前在数据治理、模型构建和系统集成方面的挑战，为行业技术协同创新提供了前瞻性建议。

　　

Abstract

风力涡轮机系统的智能维护作为跨学科复杂任务，其研究进展长期缺乏系统性总结。通过文献计量学方法分析1754篇文献并筛选421篇核心研究，揭示了该领域从数据驱动、算法优化向智能化集成维护的转型。研究构建了涵盖维护对象、任务、策略及关键理论（如IoT、AI）的框架体系，指出当前面临数据治理、模型构建等挑战，并提出技术-理论-方法协同创新的未来方向。

Introduction

全球能源结构向脱碳加速转型的背景下，风电成为可再生能源核心支柱。然而，风机长期处于恶劣运行环境，老化与故障问题突出，传统维护模式在安全性和成本控制上已显疲态。智能维护技术（如IoT、Digital Twin⁶
）通过实时状态监测和故障预测，实现从“被动维修”到“主动预防”的范式转变。现有研究多聚焦单一技术应用（如深度学习⁸
或数字孪生⁹
），缺乏对智能维护知识体系的系统整合。

Literature review and analysis methodology

基于Web of Science（WoS）核心数据库，采用CiteSpace^6.3.R1
进行文献可视化分析，涵盖文献数量、期刊共被引、关键词聚类等维度。检索策略结合“AND”“OR”逻辑运算符，确保数据全面性。

Bibliometric analysis

关键词聚类显示“predictive maintenance”“deep learning”和“reliability”为高频主题。突发检测（burst detection）指出2018年后AI模型（如LSTM¹⁵
）在故障预测中的应用呈现爆发增长。期刊共被引网络凸显《Renewable Energy》和《IEEE Transactions on Industrial Informatics》为该领域核心载体。

Discussion

智能维护发展可分为三阶段：

1. 数据积累期（2010-2015）：传感器网络（IoT）实现状态监测；
2. 算法优化期（2016-2020）：机器学习（ML）提升故障诊断精度；
3. 系统集成期（2021至今）：数字孪生（Digital Twin）推动全生命周期管理。
   当前挑战包括多源数据融合瓶颈、模型泛化能力不足及硬件-软件协同成本过高。

Conclusion

未来研究应聚焦：

• 多模态数据治理标准；
• 轻量化AI模型（如TinyML¹⁷
  ）部署；
• 维护-运营一体化平台构建。
  该综述为风电行业智能化升级提供了理论支撑与实践路径。