随着海上风电开发的不断推进,风电机组的单机容量和复杂程度不断提升,故障导致的产能损失和维护成本不断增加。另一方面,伴随平价风电的推广及各类风电上网补贴政策的终结,风电开发的盈利空间受到进一步压缩。基于此,有必要通过加强风电机组监测与故障预警能力,降低风电机组运行维护成本,提高风电机组利用效率,提升风电运营盈利能力。本文以故障率较高的变桨系统为研究对象,在对其工作原理、故障机理和故障特征深入分析的基础上,利用风电机组的历史数据与故障仿真数据,研究了基于数据驱动的风电机组变桨系统故障预警方法,主要研究内容如下:（1）结合风电机组以及变桨系统的整体结构和工作原理,描述风电机组变桨系统系统的常见故障,给出导致各种故障的原因分析。介绍变桨系统故障预警方法用到的数据来源,并总结现有数据集的特点。运用滤波、归一化等方式对数据集进行预处理,基于相关系数进行数据的相关性分析,将风电机组变桨系统故障相关参量的相关性进行数字化表示。（2）为实现对变桨系统早期故障的可靠预警,提出了一种基于核密度估计的变桨系统故障预警方法。首先,在数据相关性分析的基础上,确定核密度估计模型的输入与输出变量。其次,采用核密度估计模型挖掘观测变量与关联变量间的条件相依关系,确定不同运行条件下变桨系统观测变量的分布情况;在此基础上,指定置信度水平,对观测变量的分布区间进行估计,通过观察实际样本值与估计区间的关系对变桨系统的运行状态进行初步判断。最后,以正常情况下样本有很大概率落在估计区间内这样一个经验统计结论为基础,采用假设检验和滑动窗口统计对异常识别结果进行确定,并给出最终的预警信息。（3）针对实际风电机组SCADA系统提供的故障样本较少,难以实现变桨系统故障类型准确诊断的问题,提出了一种基于softmax分类的故障诊断方法。首先,该方法通过高保真的风电机组仿真软件Bladed模拟变桨系统的不同故障,构建相应的故障数据集;而后,构建了一种基于改进梯度下降法和交叉熵损失函数值的softmax故障分类模型,该方法通过最大化不同类别的故障概率实现对不同故障类型的诊断;最后,基于仿真数据的分类结果验证了所提方法的可行性,并基于实际SCADA数据验证了该方法的有效性。