风能作为主要的清洁能源之一,在近十几年得到了飞速发展。随着风电机组装机容量的不断增大,风电机组故障问题也频繁出现。其中,作为风电机组传动系统中的重要组成部件,风电机组传动齿轮箱是故障率高发的部件之一,且其故障造成的经济损失巨大。同时,相比于其他齿轮箱,风电机组齿轮箱常处于变转速工况下,且采集得到的风电机组齿轮箱振动信号中往往包含了大量的噪声信号,导致许多常用的故障分析方法(如频谱分析、EEMD等)难以适用。因此,针对风电机组齿轮箱故障诊断方法的研究迫在眉睫。针对风电机组齿轮箱的故障诊断,本文以齿轮箱的主要零件齿轮为研究对象,以自适应时变滤波分析方法为研究方法,在分析和优化自适应时变滤波分析方法的基础上,将其应用于齿轮箱的故障特征提取中。本文主要做了以下五个方面的工作:(1)描述风电机组传动齿轮箱的结构,阐述了风电机组齿轮箱振动信号的特点及其提取方法,分析了其信号特征提取的难点。(2)阐述并分析了自适应时变滤波分析方法。对自适应时变滤波分析方法的原理及计算流程进行了分析,阐述了自适应时变滤波分析方法在处理风电机组齿轮箱振动信号上的适应性。通过模拟变转速工况下齿轮局部故障特征信号与实际齿轮断齿试验信号的分析,以及与直接阶次分析对比研究,验证了该方法在风电机组齿轮箱故障诊断研究上的有效性与优越性。(3)针对自适应时变滤波方法中带通内信号的降噪问题,提出采用时域同步平均与自相关降噪方法对滤波后信号进一步降噪。通过模拟变转速工况下齿轮局部故障特征信号与实际齿轮断齿试验信号的分析,证明了所提降噪方法能够进一步提高滤波信号的信噪比。(4)针对变转速下齿轮箱复合故障提取问题,提出利用自适应时变滤波分析方法将齿轮故障信号与轴承故障信号进行分离,并分别进行包络谱分析,以提取齿轮故障特征与轴承故障特征。通过模拟变转速工况下齿轮与轴承复合故障特征信号与实际齿轮箱齿轮与轴承复合故障试验信号的分析,验证了该方法在分离变转速下齿轮轴承故障信号和滚动轴承故障信号的有效性,并通过与基于EEMD的阶次包络谱分析方法的对比,凸显了自适应时变滤波分析方法的优越性。(5)针对自适应时变滤波分析方法中带宽选取的问题,提出采用阶次能量比作为带宽选取的指标,以达到自适应选取带宽的目的。通过模拟变转速工况下齿轮局部故障特征信号与实际齿轮断齿试验信号的分析,验证了阶次能量比在自适应选取带宽时的有效性。