针对发电机桨叶频率振动的诊断，可以采用基于振动信号分析和多参数融合的智能诊断算法。通过在桨叶和机舱关键部位安装振动传感器和转速传感器，实时采集运行过程中的振动数据和转速信息。利用快速傅里叶变换（FFT）对振动信号进行频谱分析，提取振动频率特征，结合桨叶的几何参数、空气动力参数和转速变化，分析振动频率与运行工况的相关性。同时，结合SCADA数据（如风速、桨距角、功率等）和振动信号的特征提取（如变分模态分解、核主成分分析等），通过机器学习模型（如异常检测模型）进行故障诊断。最终，通过对比正常运行状态下的特征频率和幅值，判断桨叶是否存在异常振动，并定位故障原因。