[目的]在风电机组全寿命周期内，长期风速概率分布会使风电齿轮箱传动系统动载荷出现随机特性，影响其疲劳损伤预估精度，而统计全寿命周期风电齿轮箱时序载荷数据量大，计算耗时，因此需探索一种高效精确的风电齿轮箱传动系统疲劳损伤预估方法。[方法]考虑风电机组拓扑结构与随机风速，采用MATLAB建立大功率海上风电机组OPENFAST-SIMPACK联合仿真模型。基于Copula函数联立平均风速-湍流强度概率分布函数，结合拉丁超立方与最大差异法筛选该联合分布下的关键环境工况，利用线性疲劳累积损伤理论计算各关键工况下风电齿轮箱传动系统齿轮短期疲劳损伤，分析环境参数对风电齿轮箱传动系统齿轮短期疲劳损伤影响。采用代理模型技术重构“平均风速、湍流强度-短期疲劳损伤”映射关系进而预测齿轮长期疲劳损伤，验证预测结果精度与效率，揭示环境参数对风电齿轮箱传动系统齿轮长期疲劳损伤影响规律。该方法在构建OPENFAST-SIMPACK联合仿真模型基础上，通过筛选关键环境工况和代理模型重构，快速预测风电齿轮箱传动系统齿轮长期疲劳损伤。[结果]①在额定风速以下时，低速级太阳轮短期疲劳损伤与平均风速呈正相关；在额定风速附近时，低速级太阳轮短期疲劳损伤主要受湍流强度影响，随着湍流强度的增加而增大；而在额定风速以上时，平均风速与湍流强度对低速级太阳轮短期疲劳损伤影响均较小。②通过关键环境工况筛选和基于代理模型的齿轮长期疲劳损伤预测，计算效率相对于常规方法提高260%，而误差小于8%。③风电齿轮箱传动系统各级齿轮长期接触疲劳损伤均高于弯曲疲劳损伤，其中低速级太阳轮长期接触疲劳损伤最大，易发生疲劳失效。④低速级太阳轮长期疲劳损伤随着平均风速的增加而先增后减，且当平均风速位于10～11 m/s时齿轮长期疲劳损伤将出现明显的随机不确定性；低速级太阳轮长期疲劳损伤随湍流强度的增加也呈现出先增后减的趋势，且当湍流强度在0.14附近时随机不确定性较为明显。[结论]该文基于代理模型提出一种考虑长期风速分布特征的风电齿轮箱传动系统齿轮长期疲劳损伤预估方法，在保证计算精度同时，计算效率相对于常规方法显著提高。