本专著从风电机组典型故障的监测、检测与诊断入手，围绕风电场高频发的电气故障、叶片结构性故障、轴承损伤故障、齿轮损伤故障、螺栓松动故障等，开展振动、温度、油液、噪声、载荷、应变、电信号、漏磁通等多种监测及检测参量的分析和评估。结合信号处理、大数据分析、深度学习、人工智能等先进技术，提出针对风电机组叶轮系统、传动链、发电机、变频器、执行与测量机构、塔筒与基础、螺栓等的监测、检测与诊断方法，并对相关监测、检测与诊断技术的理论和应用情况进行了介绍。