风力发电机是一种可以将清洁能源转化为电能的复杂机械设备,需要有效可行的监测运维系统来保障其服役期间的安全性、可靠性以及经济性。而风机齿轮箱作为风电设备传动系统中最关键的一环,对其进行实时的健康状态评估和故障预警尤为重要,相关方法体系及技术路线也亟需建立。基于此,本文以风机齿轮箱为研究对象,根据实时振动信号提出了以“降噪-评估-预警”为着眼点的技术路线。本文的主要研究内容如下:首先,对风机齿轮箱内部构造、故障产生机理以及关键部件的振动信号加以分析,从本质上探究风机齿轮箱在运行过程中性能退化是一个逐步演变的过程。其次,为去除监测信号的环境噪音干扰,结合峭度对设备退化特性较为敏感的理论背景,提出了以最大峭度为正则原则的K-均值奇异值分解算法。通过故障仿真信号验证和实验对比分析,结果证明所提算法较传统的字典学习具有更强的抗噪声干扰能力,更适用于风机齿轮箱监测信号的实时降噪。再次,针对风机齿轮箱退化特征提取不充分、退化指标识别早期故障不敏感这两方面问题,提出了基于聚类量化因子的设备健康评估方法。其结合字典学习,从原子中提取去除噪音影响的增强退化特征;利用t分布随机邻近嵌入对多维特征进行降维;以健康信号为参考状态,综合类内、类间散度将其与实时监测状态进行聚类量化处理,建立设备的健康评估指标,以映射设备的退化程度。经全寿命周期实验验证,所建立的指标能够全面地提取风机齿轮箱的退化特征,及时准确地反映其早期故障,避免了因信息提取不全面和指标剧烈波动造成的误警问题。最后,针对在中小数据样本的情况下,传统统计学算法和一般机器学习难以有效预警风机齿轮箱故障时刻的问题,提出了基于贝叶斯改进双向长短时记忆网络的多步递归故障预警方法。经过与传统模型的比对分析,所改进算法的预测误差保持在可以接受的范围内,证明了其可行性,在风机齿轮箱运行过程中可以实现及时有效的故障预警。以上研究对风机齿轮箱的健康评估和故障预警提供了参考,为实时监测状态下的维护策略提供了理论和技术依据,同时具有较强的实际工程价值。