1.一种通过降维方式进行风力发电机故障诊断的方法，包括如下步骤：

第一步，根据风力发电机在不同运行状态下的运行数据，构建原始数据空间，包括：通过至少一种传感器采集风力发电机在不同运行状态下的运行数据；

根据预设周期，从每种传感器采集的运行数据中截取预设长度的运行数据；

对截取的预设长度的运行数据执行归一化处理，得到样本数据X，并基于所述样本数据形成所述原始数据空间；

其中，对运行数据执行归一化处理的表达式如式(1)：

其中，N为选取的预设长度的运行数据的数目，也为得到的样本数据的组数；X为归一化后得到的样本数据的集合，以矩阵集合的方式表示，X＝{x1,x2,...,xN}；i为大于或者等于1且小于或者等于N的整数；xi表示第i个预设长度的运行数据；

第二步，按照式(2)找到与所述原始数据空间中任一样本数据距离最小的K组样本数据，确定为该样本数据的K近邻样本数据，K为大于零且小于样本数据总数N的整数：其中，dist(xi,xj)表示所述原始数据空间任意两组样本数据间的距离，xik和xjk分别表示所述原始数据空间中的样本数据xi和xj的第k个特征，k表示任一样本数据对应的特征，k为大于或者等于1且小于或者等于D的整数，D表示所述原始数据空间样本数据的维数，也为所述原始数据空间的特征组数；

其次，按照式(3)得到所述任一样本数据与对应的K近邻样本数据之间的局部线性结构，其表达式为：其中，i为大于或者等于1且小于或者等于N的整数；N表示所述原始数据空间的样本数据的组数；K表示样本数据xi近邻点的组数；K为大于等于1小于等于N的整数；j为大于或者等于1且小于或者等于K的整数； 表示样本数据xi的第j个近邻点，wij表示样本数据xi的局部线性结构；λ1、λ2表示非负调节参数；||wij||1表示wij的L1范数， 表示wij的L2范数；

之后，利用式(4)和式(5)通过迭代方式计算求得式(3)中的第一种局部线性结构：X＝AW+λ||W||1………式(4)

W(j+1)＝W(j)+γδ(j)………式(5)

其中，X表示所述归一化后的样本数据；A表示样本数据X的K近邻样本数据x1,x2,...,xK的集合；A＝{x1,x2,...,xK}；W表示所述样本数据的局部线性结构；W(j)为第j次迭代得到的局部线性结构；γ为迭代步长；δ(j)为迭代方向；j表示迭代次数，1≤j≤K；λ表示系数，0≤λ≤1；

最后，基于所述任一样本数据的局部线性结构，得到任一样本数据新的数据空间，路径如下：首先，按照式(6)计算出任一样本数据各特征的得票数：

其中，Voter表示所述样本数据任一特征的得票数；i为大于或者等于1且小于或者等于N的整数；N表示所述原始数据空间的样本数据的组数；fri表示样本数据xi的第r个特征，j为大于或者等于1且小于或者等于N的整数，wij表示样本数据xi的局部线性结构；frj表示样本数据xj的第r个特征；

之后，根据式(6)中Voter得到所述样本数据任一特征的得票数,选择得票数最少的d个特征作为所述原始数据新的数据空间；

第三步，利用第二方式对第二步获得的新数据空间表示，构造对应的对称正定矩阵流形，所述第二方式包括如下步骤：首先按照式(7)将新的数据空间的样本数据映射到对称正定矩阵流形上：

其中, 表示新的数据空间样本数据在对称正定矩阵流形上的表示；i为大于或者等于

1且小于或者等于N的整数； 表示新的数据空间任一样本数据的表示； 表示 的转置；

之后，按照式(8)将对称正定矩阵流形的任一样本数据 进行向量化处理；

其中， 表示所述任一样本数据在对称正定矩阵流形切空间的向量表示；表示新的数据空间任一样本数据的表示；log(.)表示取对数运算；verc(.)表示向量化处理；

第四步，利用第三方式对第三步所获得的向量化处理的数据进行特征提取，得到对称正定矩阵流形数据的低维特征集合，也为样本数据X的低维特征集合；所述第三方式利用局部线性嵌入算法，按照如下路径进行：首先，按照式(9)找到经式(8)向量化处理后任一样本数据距离最小的K组样本数据，确定为该样本数据的K近邻样本数据，K为大于零且小于样本数据总数的整数：其中， 表示任意两组样经向量化处理后本数据间的距离，k为大于等于1小于等于 的整数， 表示经式(8)处理后任一样本数据的维度； 和 分别表示第i个样本与第j个样本数据的第k个特征；

其次，根据式(10)计算出经式(8)向量化处理后任一样本数据的局部线性结构：式中，i为大于或者等于1且小于或者等于N的整数；N表示所述原始数据空间的样本数据的组数；K表示样本数据 近邻点的组数，1≤K≤N；j为大于或者等于1且小于或者等于K的整数； 表示样本数据 的第j个近邻点，wij表示样本数据 的局部线性结构；

最后，根据在低维空间中保持局部结构wij不变，根据式(11)得到对称正定矩阵流形数据的低维特征集合，也为原始样本数据的低维特征集合：其中， 表示经式(8)向量化处理后任一样本数据空间中第i组样本数据对应的低维特征；i为大于或者等于1且小于或者等于N的整数；N表示所述原始数据空间的样本数据的组数； 表示第i组样本数据的第j个近邻点；j为大于或者等于1且小于或者等于K的整数；1≤K≤N；wij表示任一样本数据的局部线性结构；

第五步，将第四步所获得的低维特征集合作为支持向量机的输入，通过支持向量机输出的信息进行风力发电机的故障检测。