设备维护和故障诊断是保证风电设备正常运行，降低企业运营成本的关键因素。提升风电设备的维护和故障诊断水平不仅有助于企业实现其经营目标，提高企业效益，也将推动环境与社会的和谐发展。随着现代技术的发展，设备维护和故障诊断的技术和理念不断更新，对设备现有知识的利用成为实现设备维护优化和故障智能诊断的重要途径。基于知识的设备维护通过维护知识集成和维护流程优化，减少设备维护工作的复杂性，实现维护效益的最大化；基于知识的故障诊断可以在融合不同企业诊断经验知识的同时，利用知识的推理功能，以智能生成诊断策略的形式来辅助维护人员的诊断工作。知识管理是实现基于知识的设备维护和故障诊断的基础，而风电设备的知识分布在不同企业和部门内，具有多源异构的特点，传统方法难以实现知识的高效融合。为了有效提升风电设备的知识管理水平，使其能为设备维护优化和故障智能诊断研究提供知识保障，本文在国家高技术研究发展计划(863计划)项目“大型风力发电机组状态监控与故障诊断技术研究”(项目编号：2009AA04Z414)的资助下，将本体引入到风电设备知识的表示与检索中，对风电设备多源异构知识的管理和应用进行了深入系统的研究。本文主要的研究工作和创新性成果有（1）结合风电设备知识管理的需求，提出了基于本体的风电设备多源异构知识管理模型。该模型采用本体实现各领域知识的描述，通过全局本体和局部本体的映射实现全局知识融合，在此基础上进行风电设备的维护优化和故障智能诊断，实现了对现有设备知识的高效利用。（2）在多源知识融合的基础上，针对传统FMECA（Failure Mode, Effects andCriticality Ana lys is）在故障评估时风险属性赋值模糊且不考虑风险因素权重的问题，采用本体描述模糊知识，并提出了模糊多准则决策方法，由此实现了故障危害的量化评估；针对风险属性精确赋值时不同故障具有相同RPN（Risk PriorityNumber）值的问题，提出数据包络分析的方法进行评估模式改进，以增强FMECA对故障模式危害度的分辨能力，为优化设备维护计划提供决策依据。（3）针对风电设备维护计划优化的需求，提出了FMECA本体与故障树本体结合的FTF（Fault Tree Failure）方法。该方法在相关领域知识采用本体表示的基础上，将故障树分析与FMECA结合，依据故障树最小割集的综合风险顺序数实现维护计划的优化，解决了FMECA不能研究多故障的问题，有效提高了风电设备维护效率。（4）针对目前风电设备故障诊断方法多、理论复杂、维护人员难以掌握的问题，提出了基于知识检索的风电设备故障智能诊断方法。该方法在各领域知识以本体表示的基础上，建立诊断方法推理所需的规则集，通过知识推理辅助维护人员选择合适的故障诊断方法。（5）提出了基于FMECA本体的故障智能诊断方法。该方法以风电设备FMECA本体为知识库，通过JESS（Java Expert System Shell）规则引擎对知识库进行推理，以辅助维护人员快速查找定位故障原因，选择合适的诊断方法。该方法通过基于知识的推理提高了故障诊断问题求解的能力，推理结果能够为维护人员提供诊断决策支持。（6）研发了风电设备知识管理及应用的原型系统，阐明了原型系统的研发需求和整体框架，介绍了原型系统的开发过程，包括本体知识库和知识推理的设计，以及维护优化、故障诊断功能模块的开发，并通过应用实例验证了原型系统的有效性。