为了从可靠性数据的角度对风电机组及其齿轮箱进行可靠性分析,本文以30台1.5MW水平轴风电机组52个月的可靠性数据为研究对象,建立风电机组平均故障间隔时间分布模型；基于风电齿轮箱的无故障数据,分别运用Bayes方法和最优置信限法进行分析,预测风电齿轮箱的可靠度及可靠寿命；并收集风电齿轮箱零部件相关的经验信息,运用Bayes方法或最优置信限方法分析其可靠性。主要研究内容如下：(1)风电机组在实际工作中是可修复系统,对于可修复系统,寿命就是指平均故障间隔时间。所以,提取30台风电机组52个月的故障间隔时间,借助于MATLAB软件分别对几类寿命分布模型进行参数估计、曲线拟合及假设检验,最终建立风电机组平均故障间隔时间分布模型。(2)由于这30台风电机组的齿轮箱在数据采集截止时间内没有发生故障,可靠性数据表现为无故障数据。根据无故障数据的相关处理方法,选择应用Bayes方法和最优置信限法,分别分析其在无故障数据情形下的可靠性,将两种方法的估计结果进行比较验证,并对最优置信限法中置信水平的取值规律进行了探讨,最终得到风电齿轮箱可靠度和可靠寿命预测。(3)在经过Bayes方法和最优置信限法对风电齿轮箱无故障数据分析研究后,通过有目的地收集相关经验数据,根据所获得的信息选取最优置信限法分别在形状参数未知与已知的两种情况下,对风电齿轮箱的几类轴承进行可靠性预测。基于可靠性数据对现役风电机组及其齿轮箱进行可靠性分析预测,更符合风电机组实际运行的情况,这将为风电机组及其齿轮箱设计、制造及维修提供参考标准。同时,为国产风电齿轮箱在无故障数据的情形下的可靠性分析提供新的分析思路。