发展可再生能源是我国经济发展战略的重要举措,我国对风力发电机的投入力度也在不断加大。但到目前为止我国各大风力发电机厂商在技术上仍然落后于发达国家,加之风场运行工况较为恶劣,导致了国产风电机组故障率较高,很大程度上增加了风力发电的运维成本。状态监测和故障诊断系统在风电机组上的应用能够实现对其进行故障预判、故障类型甄别和故障定位等,从而能够大大减少故障带来的损失。因此对风电机组高故障率部件进行有效的状态监测和故障诊断对于降低风电机组的故障发生概率,提高运行效率具有重大意义。风机齿轮箱是风电机组中故障率最高的部位,由于载荷复杂多变、传动系统结构复杂、信号测点难以有效布置等困难,风机齿轮箱故障诊断成为故障诊断领域的一个新的研究热点。本文针对这一热点问题,从以下几个方面开展了深入研究:从动力学角度分析了风力的随机性动力输入带给风机的影响,一方面研究了风力对风机齿轮箱故障产生机理的影响,探索了在复杂工况下缓冲性结构对减小故障率的作用;另一方面研究了风力作用对传动系统固有频率的影响,通过对风机齿轮箱的关键部件即行星齿轮传动进行了固有频率分析,给出了风机齿轮传动在动态工况下的固有频率变化规律;搭建了风机齿轮传动实验台和计算机信号采集系统,提出并构建了齿轮箱振源坐标系,通过计算振动传输的最佳路径,确定最佳信息采集点,得出了风机齿轮箱振动传感器的最佳测点位置,保证了振动信号的最优化采集;基于Fast Kurtogram和共振解调开发了风电类齿轮箱故障特征提取方法,解决了共振解调在处理信号时需要人工预先选择中心频率和滤波带宽、即带通滤波器参数选取困难的问题,弥补了人工干预带来的不足;鉴于变化的驱动旋转应力会导致系统固有频率的偏移,在算法中对固有频率偏移进行了修正,消除了工况对风机传动部件固有属性的影响,实现了诊断精度的提高;根据风力发电机的运行特性和故障特征,采用威布尔分布对组合风速进行拟合,将MATLAB建立的风速模型和UG建立的传动系统进行融合,建立了虚拟联合仿真试验系统。在此基础上,通过合理设置接触参数,实现了对风力发电机机的动力输入、传动系统、故障及信号输出等的模拟,经过与试验数据对比,证明了虚拟试验系统的准确性;将基于Fast Kurtogram和共振解调的故障特征提取算法植入VB开发的系统中作为VB软件计算内核开发了适用于风力发电机的故障诊断系统,开发了相应通讯模块与下位机连接,实现了风机齿轮箱故障诊断系统的集成;同时采用流媒体技术开发了风力发电机全景监测系统。