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针对传统风力机故障建模方法存在的适用条件不符、误差较大等问题,提出一种基于幂律过程的风力机故障建模方法.首先对风力机故障数据进行趋势检验,结合故障数据的非齐次泊松特点,建立基于幂律过程的风力机故障模型;然后分别利用最小二乘法、极大似然估计法及列文伯格-马夸尔特算法求解模型参数,并比较不同参数估计方法的优越性;最后通过求解所建模型的拟合优度指标来验证所提方法的合理性.研究结果表明:不同参数估计方法下获得的幂律模型与风力机实际故障数据拟合优度值均接近于1,幂律模型可较为准确地描述风力机故障过程;同时,列文伯格-马夸尔特算法求解模型参数精度更高,较极大似然估计法及最小二乘法精度分别提高0.2％和4.2％.