通过建立数据驱动的故障预测模型,可以将故障状态从正常状态中分离出来,进而实现对风力发电机故障的精确诊断。为此,提出一种基于马氏聚类和前馈神经网络的风力机故障诊断策略,通过马氏距离评估实现数据聚类以及正常数据和异常数据的分离;然后以前馈神经网络为基础,根据工程经验构建风力发电机、齿轮箱和发电机3种预测模型;最后利用实验样机数据对所提出的故障预测策略进行验证。实验结果表明所提的风力机故障预测策略可以有效识别风力机输出功率异常、齿轮箱温度异常和发电机温度异常,进而有利于合理地安排维修计划。