目前,风力发电机组的发展越来越趋向于大型化,为了保证机组的正常运行,防止设备因突发故障而造成经济上的损失和人员的伤亡,需要一种专门的监测系统对风电机进行监测,以及时地了解设备的运行状况,将故障损失降到最小。随着计算机技术和网络技术的发展,人们已经开始将状态监测与计算机网络相结合,实现基于因特网的远程监测。本文依据这种背景,利用网络编程技术,研究并开发出了风力发电机远程状态监测系统。在风力发电机常见的故障当中,齿轮箱的故障占有相当大的比例,其中,滚动轴承和齿轮是机械设备中的易损件,本文简单介绍了它们各自的故障形态,并且对两者的故障诊断技术做了概括性的描述。为了实现诊断的智能化,本文将专家系统和神经网络理论引入到故障诊断当中,剖析了他们的结构和功能,并且将两者相结合,充分发挥各自的优势,达到诊断的快速性和准确性。本文利用设备历史数据,根据最小二乘法理论,设计了寿命预测方法,并且对预测过程中可能出现的情况进行了讨论,该方法能够对风力发电机在短期内的运行情况进行预测。系统基于B/S网络结构,利用模块化的思想进行设计,网页开发采用ASP技术,程序开发采用Java语言。数据以离线的方式进行采集,为了对数据进行管理,通过上位机将数据存到SQL数据库中,系统从数据库中读取数据,并且将数据传到客户端。Java程序在客户端接收数据并根据数据绘制监测界面,系统能够对数据进行操作和管理。经过测试,本系统能够很好的反映齿轮箱的振动信号,有助于现场监测人员对设备进行常规的监测与诊断。事实证明,本系统是实用的,有效的。