风力发电被认为是最具有价格竞争优势的发电技术,同时正在引领着全球能源转型。随着风电机组装机量不断增加,风电场的运营维护工作量也日益增多,而齿轮箱作为风电机组中的关键部件,同时又作为风电机组中故障率最高的装置,通常安装在风机的顶端,维修困难,高昂的运行和维护成本严重影响了风电场的经济效益。因此,对齿轮箱的运行状态进行监测,精准预测其剩余寿命,对于风电机组的预测性维护提供了重要的参考和依据。本文研究了基于维纳过程和核密度估计理论相结合的实时剩余寿命预测方法,对风电机组齿轮箱中的两个关键部件(齿轮和轴承)进行剩余寿命预测,在此基础上考虑到了齿轮和轴承退化速率的影响,建立了考虑随机相关性的两部件性能退化模型,并通过试验验证了该模型的有效性。主要内容如下:(1)针对传统模型需要对参数分布假设而导致预测误差较大的问题,提出了一种基于维纳过程和核密度估计理论相结合的实时剩余寿命预测方法。采用非参数核密度估计方法对齿轮箱系统的齿轮和轴承两部件退化速率的分布分别进行非参数估计,并从概率统计学的角度分别得到齿轮和轴承的剩余寿命概率密度函数,通过对退化速率的实时更新来动态地预测齿轮和轴承的剩余寿命。(2)考虑到齿轮和轴承在退化过程中存在的随机相关性,在维纳性能退化模型的基础上,运用退化速率相关的方法建立了齿轮和轴承退化过程的相关关系模型,通过试验验证了该方法可以对齿轮箱的退化过程进行建模,并取得了较准确的剩余寿命预测结果。