Como equipo principal de los aerogeneradores, los rodamientos de rodillos afectan la operación normal de los generadores de energía eólica, lo que resulta en enormes pérdidas económicas e impactos sociales significativos en caso de fallas. La mayoría de las fallas no son fáciles de encontrar debido a la pequeña respuesta de vibración de estos rodamientos de rodillos que operan en condiciones adversas. Para abordar el problema de que las identificaciones de fallas de los rodamientos de rodillos son perturbadas por el fuerte ruido en los generadores de energía eólica, se propone un método no lineal adaptativo basado en un sistema de resonancia estocástica híbrida por tramos con una nueva curtosis espectral de correlación cruzada. Luego, las señales de vibración recopiladas desde el punto de falla de los anillos exterior e interior se utilizan para clarificar la destacada capacidad del método propuesto en comparación con el método de resonancia estocástica insaturada basado en la máxima curtosis de correlación cruzada. Además, se adoptó un método de aprendizaje automático basado en el árbol medio para demostrar aún más el excelente rendimiento del sistema de resonancia estocástica híbrida por tramos con una nueva curtosis espectral de correlación cruzada para lograr la detección eficiente de fallas en los rodamientos de rodillos en los generadores de energía eólica, lo cual tiene una significancia innovadora importante y un valor de ingeniería práctica para garantizar la operación segura y estable de los aerogeneradores.