为了找到多级行星齿轮传动系统复杂故障诊断的合适方法，对三级齿轮传动系统进行故障模拟和振动信号测试。针对行星齿轮传动系统振动信号的非线性和非平稳性、故障特征信号难以提取等特点，分别从混沌特征信息融合与能量相关系数信息融合两个方面对风力机组齿轮传动系统的复杂微弱及耦合故障进行了综合分析与研究。　　首先从理论上对风力机组齿轮箱传动系统的常见故障进行分析，分析了齿轮与滚动轴承的振动特征与故障机理，总结了齿轮与滚动轴承常见故障对应的时域、频域信号特点。　　采用关联维数、最大Lyapunov指数、样本熵3个混沌特征参数作为故障辨识特征量。用不同测点和不同混沌特征参数的信息融合，通过支持向量机分类方法建立信息融合故障诊断模型及6种不同故障状态的训练集，实现对三级齿轮传动系统复杂故障类型的识别与诊断。分析结果表明:多测点信息融合或不同混沌特征参数融合，均能不同程度提高故障分类准确率。而经多测点与多混沌特征参数的信息融合后，通过支持向量机的故障分类准确率最高。　　分别获取正常和5种故障状态在3个测点下振动信号的小波包能量特征向量;计算同一测点不同状态信号的能量特征相关系数及不同测点相同状态信号的能量特征相关系数。通过分析这两类信息所呈现的特性建立故障诊断模型。用14组待检信号进行故障诊断模型的实例分析，其诊断结果与实际故障状态完全一致。用支持向量机方法对5种故障状态进行分类，得到的结果与实际故障状态一致，验证了所建立的故障诊断模型的正确性。分析结果表明，通过振动相关信息融合建立的故障诊断模型能有效反映出不同故障状态的特性，能准确诊断出复杂行星齿轮传动系统的微弱及耦合故障。