随着大功率风力发电机组(简称“风电机组”)容量不断增大及其复杂性程度增加,高故障发生率和高运维成本的现状已引起风电运营商、制造商和第三方运维公司等机构的高度关注。开展风电机组的健康状态监测和评估研究,对及时掌握风电机组健康状态,及早发现潜在故障征兆,降低故障率,减少运维成本,保障风电机组安全高效运行有着重要学术研究意义和工程应用价值。论文针对双馈风电机组,以其关键机电部件风电轴承和风电变流器IGBT功率模块为例,开展了基于数据驱动的风电机组轴承(简称“风电轴承”)状态监测及其剩余寿命预测研究、基于失效机理的风电变流器IGBT功率模块状态监测研究,以及基于多信息融合的风电机组整机健康状态评估方法研究,主要内容如下:(1)针对传统阈值方法难以适应风电机组运行工况变化,无法较准确获得风电轴承劣化度的问题,提出基于温度特征量的风电轴承劣化渐变概率分析方法。首先,利用风电轴承的温度特征量和转速信息,分别提出基于数据拟合和机群划分思路的劣化度上下限动态阈值确定方法。其次,考虑部件劣化度会随不同运行工况和运行时间的影响,提出不同监测周期劣化度时间序列变化的风电轴承渐变趋势概率分析方法。最后,以风电机组发电机后轴承劣化渐变情况为例,基于风电场历史监测数据,对所提出的动态阈值确定和劣化概率分析方法进行验证。(2)针对基于现场经验的轴承寿命计算方法不能充分考虑风电轴承运行环境影响,难以实时获取风电轴承的剩余寿命问题,提出了风电轴承性能退化建模及其实时剩余寿命预测方法。首先,考虑风电轴承在运行过程常受到不确定因素影响,基于Wiener过程建立了基于温度特征量的风电轴承性能退化模型,并提出了基于极大似然估计的实时参数估计方法;其次,以温度监测值首次超过失效阈值判定轴承失效原则,建立了基于逆高斯分布的风电轴承实时剩余寿命预测模型;最后,对某风电机组发电机后轴承性能退化过程,对其剩余寿命进行预测,且与实际理论计算的剩余寿命进行对比和分析。(3)针对现有关于IGBT模块基板焊层脱落的状态监测手段多采用红外成像技术,难以应用到实际IGBT模块基板焊层脱落的状态监测,提出了基于壳温差的风电变流器IGBT模块基板焊层状态评估方法。首先,建立IGBT模块的三维有限元模型,研究了不同基板焊层脱落度下各芯片结温和壳温分布的变化规律;其次,通过芯片定位、稳态过程识别,基于BP神经网络的壳温正常值获取以及基板焊层劣化度计算部分,建立基于壳温差的风电变流器IGBT模块基板焊层状态评估模型;最后,在某风电变流器实验平台上,通过基板焊层脱落模拟实验,分别验证所建有限元模型和所提评估方法的有效性。(4)针对风电变流器IGBT模块因键合线脱落而引起芯片失效的问题,提出一种基于扇区内持续导通压降的IGBT模块可用芯片数目评估方法。首先,考虑开关导通时间极短无法有效提取IGBT模块的导通压降,提出利用导通持续时间为1/6周期扇区内导通压降数据;其次,依据多芯片IGBT模块结构及其输出特性,考虑在正电阻温度系数下可近似认为导通压降和电流为线性关系,推导出导通压降与IGBT芯片数目之间的数学关系,构建了IGBT模块可用芯片数目评估模型;最后,在某风电变流器实验平台上,进行因键合线脱落而引起芯片失效模拟实验,并验证所提评估方法的有效性。(5)针对基于确定权重的评估方法难以适应风电机组特征量多且相互关系不明确的特点,提出了基于多种类证据体的风电机组健康状态评估方法。首先,将风电SCADA系统中的振动、压力、速度、位移、电气、风电轴承温度、发电机绕组温度等特征量以及IGBT功率模块导通压降和芯片壳温,构建层次型的健康状态评估指标体系;其次,针对证据间信息可能存在的高冲突问题,依据证据源修正思想建立了基于证据推理的风电机组健康状态评估模型;最后,以1.5MW风电机组的SCADA监测数据为例,对所提出的评估方法进行比较验证,并研发了基于SCADA信息的风电机组健康状态评估软件。上述研究成果可应用于风电机组控制系统和风电场远程监控中,为进一步优化风电机组状态检修策略提供技术支撑;对提高风电机组可靠性和可利用率,降低运行维护成本,具有重要的现实意义和学术价值。