近年来,我国的风能发电得到了持续快速的发展。但风电机组大多安装在高山、荒野、海岛等自然环境恶劣地区,常年经受变向变负荷风力作用以及酷暑严寒等极端天气影响,风电机组很容易遭到破坏且不易维修,其中齿轮箱故障是引起长时间停机的最主要原因。因此,对风电齿轮箱进行有效监测并尽早地发现齿轮箱故障具有非常重大的意义。　　目前,大多风电企业的风机监控系统采用温度、扭矩等参数监测方法,对齿轮箱的监测主要是轴承温度的监测,使得监测的结果不够准确和具体。振动监测应用于风电齿轮箱的监测已成为一种主流趋势。本文分析了风电齿轮箱与普通齿轮箱监测的不同点,对监测中遇到的难点采用了有效的信号处理方法来解决。通过齿轮箱实验台模拟了风电齿轮箱监测的几个关键部分,并依据虚拟仪器原理,搭建了齿轮箱试验台的数据采集系统,利用合理的信号处理方法提取出振动信号中的有效信息,同时也证明了该方法的有效性。　　利用虚拟仪器原理,以齿轮箱试验台作为监测对象,选取NI公司的同步数据采集卡和加速度传感器、转速传感器等装置,通过虚拟仪器的软件平台LabVIEW编程来进行各通道振动信号的同步采集,并存储数据,便于对数据分析处理。　　针对风电齿轮箱的转速不稳定,随风速变化的特点,模拟试验台采用变频电机来模拟主轴转速的变化,采用阶比分析方法将非平稳的振动信号转化为平稳的角域信号进行分析;信号的降噪是决定信号特征提取成败的关键,针对于齿轮箱噪声大、转速低的特点,本文分析了小波降噪的多分辨率的优势和阈值降噪可能失去有用信息的缺点,分析了SVD降噪的关键问题,最后选取小波分解和SVD降噪相结合的方法来对角域信号进行降噪处理,提取有用信息,通过仿真信号分析证明该方法降噪效果优于小波降噪。　　本文通过齿轮箱试验台、数据采集设备、计算机等硬件设备和LabVIEW软件平台,建立了齿轮箱在线监测系统,可以实现对振动信号的实时采集和时域、阶比等分析处理,并结合建立的特征阶比库,便于监测人员进行故障分析。同时,建立了齿轮箱离线分析系统,不仅可以对历史振动数据作时域分析、阶比分析,还可以根据历史数据分析结果作时域趋势分析、阶比跟踪分析,界定故障阈值,提高诊断准确性。