该文利用Bladed软件模拟叶片覆冰和破损故障，通过对比和分析风电机组叶片故障与正常时的运行数据，发现叶片故障状态时的机组运行参数变化特征；然后利用叶片振动信号，基于叶片工作模态分析理论识别出叶片模态参数，根据模态参数的变化揭示了两种故障对叶片振动影响的区别；最后将所识别的叶片模态参数与风电机组的运行参数组成多源数据，采用LightGBM框架下的分类决策树算法实现了对叶片故障状态的有效判断和识别。
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