能源与环境已成为21世纪人类面临的首要问题。风能因具有可再生、无污染、低成本等优点，受到世界各国的重视。高效可靠的风力发电机纽的研究与开发已经成为能源技术领域的热点和难点。　　 本文从风力机桨叶的宅气动力学研究入手，分析了变桨距控制的原理，建立了变桨距风电机组各部分和变桨距执行电机的仿真模型。搭建了基于PID控制变桨距风电机组的模型，PID控制存在的鲁棒性差、响应速度慢的问题。针对风本身随机件强，很难建立精确的被控对象的数学模型，采用了模糊控制和人工神经网络控制相结合控制方法，将模糊控制的主要依靠专家经验的特点与神经网络控制自学习能力和自适应能力相结合，设计了模糊神经网络独立变桨距控制器。并将模糊神经网络的风电机组模型与PID控制模型的仿真结果进行比较，实验表明，模糊神经网络控制系统的抗干扰能力更强，自适应能力强，系统输出稳定，取得了良好的控制效果。为使变桨距风力机组具有最大的风能利用效率，对风力机叶片的气动性能进行了优化设计，采用Wilson的叶展设计模型，对1.5MW风力机变截面翼型叶片进行了气动外形的设计，并从结构和加工工艺角度修正叶片翼型。在不同叶尖速比和风速下对变截面翼型叶片和单一截面翼型叶片的进行了气动性能计算和比较；建立了基于模糊神经网络变截面翼型风轮进行仿真模型，最后得出了变截面翼型叶片的气动性能优于单一截面翼型叶片的气动性能。