增速齿轮箱是风力发电机中一种重要的的旋转机械,在风力发电机组中的作用是将风速转换为高速旋转的机械能。增速齿轮箱一旦发生故障,将会对风力发电机组的正常发电运行造成严重影响。尤其是当增速齿轮箱发生严重故障时,增速齿轮箱不能正常运行需要停机并更换零件维修,将会直接导致风力发电机组的停机故障,不管是在经济效益上还是在安全生产上都会带来较严重的损失和风险。为了保障风力发电机组的正常运行,必须要通过及时有效的故障预测和诊断来对可能存在的故障因素进行发现和排除,研究风电齿轮箱的状态评估方法和维护策略对齿轮箱和风力发电机组的运行稳定性和可靠性具有重要意义,可以通过对齿轮箱的运行状态进行趋势分析,判断可能出现的故障因素来实现维护策略的前瞻性和预防性。本次研究主要通过对风力发电机组的增速齿轮箱进行研究,实现其运行状态的评估,内容如下:1、在齿轮箱退化度研究中,通过引入将改进的CHMM模型,来实现退化度评估模型的构建。通过模型的仿真模拟来与实际故障类型进行比对研究,结果表明了构建模型的准确性和有效性。2、将DS证据理论应用于齿轮箱状态评估中,对于经典DS证据理论在证据严重冲突时会产生不合常理的结果这一问题,提出一种新的基于加权法和迭代修正的改进DS算法。首先通过计算证据间的距离得到每个证据的可信度,以平均可信度为阈值,仅选取可信度低于阈值的冲突证据进行折扣修正,保留其余原始数据。然后通过经典DS证据理论Dempster规则进行融合。最后将结果作为新的证据带入下一次的迭代中,直到两个合成结果的差小于一定阈值。最后,通过算例验证了算法的有效性。3、针对传统模糊综合评判法中,隶属度函数和权重的选取具有较强的主观性这个问题,建立基于云物元理论和改进DS证据算法的风机齿轮箱状态评估模型。风机变速齿轮箱的运行状态评估参数指标分别选用当前生命阶段和故障危害度。最后通过实际场地数据进行计算,与基于云物元理论和改进DS证据算法的风机齿轮箱状态评估模型模拟结果进行比对分析研究,结果显示该模型的计算有效性和准确性方面与传统的常规计算模型相比具有显著优势。4、传统研究中,风机变速齿轮箱的维护方式有两种,第一种是按照变速箱运行状态进行维护,第二种是按照确定的时间周期进行维护。在这两种维护方式的基础上,通过综合运用,提出一种新的基于状态评估的齿轮箱维护策略模型,与传统的单一方式维护相比,能够对重复性工作进行有效避免,防止出现维护过剩的情况发生,在状态预防性维护方式基础上,确定不同设备组件的受用寿命,建立设备组件的生命周期库,基于生命周期来综合考察设备系统的运行状态,这样通过两种方式的联合一方面可以降低实际维护的成本,具有很好的经济性,另一方面优化了设备系统的维护等级,有效的实现维护效率的提升,最后通过算例验证模型的有效性。