风力发电是可再生能源,近年来得到了世界各国大力研究和推广,随着风力发电机组的单机容量越来越大、装机量的逐年增加,对风电机组的监测和故障诊断引起人们的重视。风电机组大多地处偏远地带、维修不便且工作环境恶劣,风力设备很容易遭破坏,影响生产。因此,开展对风电机组的远程状态监测和故障诊断系统的研究具有重要的意义。本论文对某风电场监控系统进行了调研,以风力发电机组传动系统做为被监测对象,应用美国国家仪器虚拟仪器技术和LabVIEW8.6软件,开发了风电机组远程状态监测与故障诊断系统。论文首先总结了风力发电机组传动系统故障的常见类型和其各自对应的故障征兆,并介绍了常见的信号分析方法和故障诊断技术,为系统的开发提供了理论基础。然后进行了风力发电机组远程监测与故障诊断系统的整体结构设计,完成了对系统硬件组成的选择和系统整体界面的设计,确定对风电机组监测的对象、监测点的选取以及LabVIEW程序语言的选用等。最后论文完成了对风力发电机组远程监测与故障诊断分析系统模块的开发,该系统包括数据采集存储模块、小波降噪模块、信号处理模块、特征提取模块和小波神经网络诊断模块等,可以完成对风电机组振动信号的预处理、特征提取、远程监测、故障诊断等分析功能,为故障特征的提取及故障的诊断提供了有效的帮助。论文另外还利用LabVIEW强大的网络通信功能,将Remote Panels技术和Data Socket技术应用于状态监测系统中,从而实现风电机组的远程状态监测；利用开发的小波神经网络诊断系统实现了风电机组远程监测与故障诊断的准确性要求。