随着风电技术的不断发展,系统的故障分析、维护的要求也越来越高,加之风力发电机组的工作环境恶劣,信号采集、处理复杂,产生的数据量多,使得整个风力发电机组的维护成本和要求越来越高。为更好的解决风力发电机组故障诊断问题,提高故障诊断的准确度和减少故障停机时间,辅助故障处理技术人员更快速的定位、解决故障问题。论文研究、设计了一种针对风力发电机组电气系统的智能故障诊断模型,能够快速准确的识别出故障的类型,给出故障排查指导和诊断报告。在此基础上设计的智能故障诊断系统,实现了实时故障和离线故障诊断分析功能,当故障发生时,能及时播报故障信息,辅助故障处理技术人员更快速的定位、解决问题。论文的主要工作和贡献如下:(1)研究、分析风力发电机组的故障诊断现状,挖掘当前存在的问题,明确改进需求,根据实际需求进行有针对性的研究。(2)研究、设计风力发电机组智能故障诊断模型。该模型以目前较成熟和先进的专家系统理论为基础,通过学习既定规则和历史故障案例,建立知识库和案例库,然后设计了推理算法、解释算法和案例学习算法。该模型能够通过对已知故障案例的学习,获得新的故障知识,不断丰富知识库,具备一定的自我学习能力。在应用时通过不断分析当前产生的日志数据,实时为监控人员提供风力发电机组的状态信息,当故障发生时及时通知,并能同时给出故障分析报告和处理意见。(3)设计、实现智能故障诊断应用系统。在智能故障诊断模型的基础上,基于B/S架构设计、实现了一套风力发电机组智能故障诊断系统。根据需求说明,设计了系统的架构、数据库表和主要的功能模块。包括了用户管理模块,综合管理模块,实时故障模块,离线故障模块,资料库模块和数据统计模块,最后通过编码实现了系统原型。风力发电机组智能故障诊断系统可较好的辅助工作人员分析、定位和解决风力发电机组故障,对提升整个运维团队的工作效率和工作质量有较大的应用价值。