随着世界风电产业的快速发展以及对风电系统可靠性、安全性、维护性等的各方面更高的要求,风电机组状态监测与故障诊断技术引起了国内外专家学者的广泛关注。齿轮箱作为风电机组机械传动系统的重要部件,其运行状态的实时监测和准确分析对整个风电机组的故障诊断和运行维护都有着重要的意义。本文针对风电机组齿轮箱的故障诊断中的振动信号特征提取问题展开研究,运用同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)、同步压缩小波脊线、交叉小波变换和阶次分析,分别从定转速和变转速两种状态对风电齿轮箱振动信号特征提取方法进行理论研究和实验验证,为风电机组齿轮箱的状态监测和故障诊断提供了有效的理论方法。论文主要工作如下:(1)分析齿轮箱结构特点、故障机理及其振动故障特征,并且针对不同状态下的风电齿轮箱振动信号非平稳、非线性、特征难以提取的问题,提出基于SWT的时频分析技术和基于阶次分析的变转速信号特征提取,实现对风电机组齿轮箱的振动信号特征的有效提取。(2)研究基于SWT和交叉小波变换的振动信号时频分析方法,用于描述不同故障状态下的齿轮箱轴承振动信号的时频特征,并与传统小波、交叉小波、SWT进行对比分析。仿真分析和轴承诊断实验验证所提方法有较好的故障诊断效果。(3)针对无键相阶次分析的转速信息难于提取的问题,提出基于电流辅助的阶次分析的方法,并且用于齿轮振动信号变转速特征提取中,有效利用了电流信号对转速进行提取,实现变转速下齿轮断齿的故障诊断。风电齿轮箱故障诊断实验验证该方法的有效性。