随着社会的发展,建立在石油、煤、天然气等能源基础上的能源体系在推动人类社会进步的同时也带来了环境污染,能源危机等问题。与非可再生能源相比,风能具有易开采、储量足、无污染、可持续利用等特点。近年来风能技术快速发展,风力发电逐步成为最具商业化发展前景的新兴产业。而齿轮箱是风力发电机组传动系统中广泛应用的重要传动部件,它的工作状态对整台设备是否能良好运行起着关键的作用。风能具有随时性、爆发性和不稳定性,会给风力发电机带来交变的、复杂的冲击载荷,导致风电齿轮箱的振动信号十分复杂,因此本文在对齿轮箱的结构组成、振动机理和故障特征进行深入研究的基础之上,利用时域分析和频域分析方法开展了对风电齿轮箱故障诊断技术的研究。具体研究内容如下:首先,研究了齿轮箱结构组成及振动机理,分析了齿轮常见故障类型及其产生原因,并对齿轮箱故障的振动信号特征进行理论分析与研究。其次,介绍常用的振动信号分析方法,包括时域分析技术、频域分析技术和时频域分析技术。其中时域分析方法有时域同步平均法、时域统计分析法以及经验模态分解法;频域分析方法有功率谱、倒频谱和包络分析;时频域分析方法包括短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布、小波变换。并对各种方法的优缺点做了简要对比分析。再次,介绍了基于行星齿轮箱的故障模拟试验台。阐述了试验台的各部分组成和测试原理,说明了传感器的类型和安装位置。通过实验研究,模拟了齿轮点蚀故障,在设定不同转速、不同负载的工况下采集齿轮健康信号与故障信号。最后,通过时域分析方法和频域分析方法,对实验数据进行分析。提取故障信号的峰值、均方根值和峭度值等时域参数作为故障诊断的时域特征值,用时域特征值来判定齿轮箱的故障情况及运行状态;并结合观察和分析健康信号与故障信号的频域特征来分析故障的可能发生位置,分析结果验证了算法的有效性。