风能作为一种可再生能源,其风力发电也得到了空前的发展。但是随着风机的不断运行,它的故障率也逐渐增加,通过各项调查表明传动系统的故障率一般较高,因此对它展开故障诊断研究意义重大。由于传动系统受到未知输入扰动的干扰,基于传统的观测器方法无法抑制扰动的影响,影响故障诊断的效果,而滑模观测器具有对扰动鲁棒性强的特点,因此本文首先对有扰动的传动系统设计滑模观测器,接着在基于滑模观测器的基础上,对传动系统展开故障检测和估计研究。针对有扰动的传动系统,提出了一种基于滑模观测器的故障检测方法。首先针对存在扰动和故障的传动系统模型,设计滑模观测器,将观测器的输出与系统输出进行比较形成残差,使得生成的残差对扰动不敏感,而对故障敏感。接着利用峰值的方法对无故障时残差信号设置阈值,给出故障决策逻辑,根据实际残差信号与阈值比较即可判别系统是否产生故障。针对有扰动的传动系统产生的齿轮箱故障或转矩传感器故障,提出了一种基于自适应滑模观测器的故障估计方法。首先对有扰动和齿轮箱故障的传动系统模型,设计一类自适应滑模观测器,利用滑模控制律抑制扰动的影响,使得残差只包含故障的信息,再根据残差信号设计故障估计自适应律算法。并利用李雅普诺夫稳定性原理证明了故障估计偏差收敛到零域,通过仿真验证了该方法实现齿轮箱故障估计的有效性。接着针对有扰动和转矩传感器故障的传动系统模型,利用一阶低通滤波器方法先将转矩传感器故障转化为一个新系统的内部故障,再对该新系统设计自适应滑模观测器用来实现转矩传感器的故障估计。