随着化石能源的枯竭及社会能源需求的扩大,风能的利用越来越受到人们的重视。风电机组是获取风能的主要机械设备,它将风能转化为机械能,随之再转化为电能。近年来,全国装机容量和发电量的日益增加,风电机组失效事故数量也呈上升趋势。传统的周期性检修和故障后维修具有维修成本高,安全性低等缺点。因此,对风力发电机组进行状态监测和故障诊断是十分必要的。本文首先介绍了课题的研究背景及意义,阐述了风电机组状态监测及故障诊断方面的国内外研究现状及在风电厂的应用。同时对风力发电机组的工作原理、基本结构及传动系统的常见故障进行研究。介绍了嵌入式的组成、开发流程及在状态监测方面的应用。本文给出了涡流、速度和加速度三种不同传感器信号调理电路、积分滤波电路及AD转换电路,并给出了软件流程设计图。论文对风电传动系统模拟实验台上的滚动轴承裂纹故障展开研究,分别采用振动采集和声发射采集系统对故障进行分析。实验数据分析表明,在低频及故障早期情况下,声发射信号比振动信号更加敏感,可以作为振动检测技术的补充。声发射信号与调制信号无关,因此作包络谱分析时不受边频带的影响,因此对声发射信号作包络分析可以有效的分析信号的故障特征频率。采用EMD方法对故障信号进行降噪处理,经过该方法有效将故障信号中的低频成分滤除。基于分形维方法计算了正常轴承和故障轴承信号的分形维值,并据此进行故障识别,取得了良好的故障诊断效果。