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近年来,随着风力发电的迅猛发展,越来越多的风电场相继建成,大量的风电机组投入到运行当中。由于风电场通常选址在戈壁等地区,导致风电机组常年处于极其恶劣的环境中工作,极易出现运行故障。其中,齿轮箱是整个风电机组发生故障概率最高的部件,据统计,风电机组60%以上的故障都发生于齿轮箱部位。因此迅速、准确地对齿轮箱故障进行诊断,对降低风电场的运维成本、提高风电场的经济效益、提高风电机组运行的可靠性具有重要意义。随着信息采集系统的快速发展和广泛应用,风电机组状态监测的广度和深度不断加强,生成的数据呈海量特征。如