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　　专利摘要显示，本发明提供了多源风电机组轴承故障诊断方法，涉及风电机组故障诊断技术领域，该方法通过获取多源异构数，处理后得到全面覆盖风电机组运行的轴承传感数据，特征提取融合形成综合特征向量，训练无监督特征学习模型，建立轴承故障诊断模型，将实时监测的轴承传感数据输入至轴承故障诊断模型，输出每个监测时刻风电机组轴承的运行状态和异常得分，进行异常检测、识别异常点和确定异常类型，使用时间序列分析历史数据和异常点作为输入，应用预设的故障预测模型生成故障预测结果，根据预警阈值生成故障预警信号。通过融合多种监测数据，提高对风电机组轴承故障的检测精度和及时性，实现对轴承健康状态的实时监控和评估。