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复杂的运行环境和变工况的运行特点往往使得风电机组故障率高，运营维护成本高昂。有效的风电机组状态监测系统能及时诊断关键部件的早期故障，提高风电机组的运行可靠性。为了进一步提高现有风电机组状态监测水平，本文以双馈风电机组为研究对象，在掌握风电机组工作和控制原理，并对风电机组的故障统计数据、典型故障机理进行分析的基础上，重点研究传动系统振动信号的有效提取以及叶轮不平衡的双馈电机定子电流监测方法，并研制了双馈风电机组机电信息采集和诊断的状态监测系统。主要研究内容如下： ①针对风电机组振动信号噪声干扰大，单一测点早期微弱故障特征难以提取的问题，提出一种噪声抑制辅以多测点数据融合的风电机组振动故障特征频率提取方法。首先，在现有小波包变换（WaveletPackageTransform，WPT）特征频率提取方法上，提出加入经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的自相关去噪预处理环节，建立了基于EMD相关去噪-WPT的风电机组振动信号噪声抑制的特征频率提取方法。其次，基于自适应共振理论(adaptiveresonancetheory-2，ART-2)，提出并构建了基于EMD相关去噪-WPT辅以多测点数据融合方法的振动信号特征频率提取模型。最后，以实测和模拟风力发电机前后轴承故障振动信号分析为例，对风电机组振动信号的噪声性质、不同方法的噪声抑制和早期微弱故障特征频率提取的效果进行分析与比较。 ②针对风电机组叶轮不平衡故障诊断，提出一种基于导数分析的双馈电机定子单相电流故障特征分析与诊断方法。首先，基于双馈发电机以及风力机传动链模型，详细推导了叶轮不平衡故障下双馈发电机定子电流的表达式，并获得其对应的故障特征频率。然后，为了凸显定子电流故障特征频率，基于导数分析思路，引入不平衡下定子电流故障特征定义及其表达式，提出基于双馈电机定子单相电流的叶轮不平衡故障诊断方法。最后，建立考虑叶轮不平衡故障的双馈风电机组仿真模型，分别对不同风速和不平衡度下的电机定子相电流和叶轮转速进行分析与比较。 ③基于上述振动和电信号的故障特征提取与诊断算法，设计了双馈风电机组机电信息采集和诊断的状态监测系统的硬、软件方案，研制了相应的风电机组状态监测系统，并在实际风电机组上对开发的状态监测系统进行了调试与测试。 论文上述研究成果对提高风电机组状态监测水平，并实现其状态检修和优化维护等具有重要的现实意义和实用价值。