随着全球资源的逐步枯竭和能源危机的日益突出,风能以其清洁安全等优点而引起了世界范围的关注,风力发电产业也得到了快速的发展。而风力发电机组故障诊断技术在很大程度上提高机组设备的可靠性,节省了机组运营成本,为缓解全球能源危机问题起到了一定的作用。论文首先讲述了风电机组的组成结构及其工作原理,列举了一些典型的故障及其表现形式。总结了一些常见的故障状态监测方法,提出了一套基于发电机组电流信号的分析处理,以直驱型同步风力发电机组为研究对象的故障诊断系统,论证了发电机组电流用于直驱型同步风力发电机组故障诊断的可行性,介绍了小波分析法在信号分析与处理上的优点,分析比较了专家系统、BP神经网络和支持向量机等算法的长处及其局限,最后根据系统的设计要求,结合小波分析和支持向量机设计了一套基于电流信号分析的故障诊断系统,利用MATLAB软件对支持向量机的相关参数进行了确认,完成了故障推理模块和仿真实验,获得了风力发电机组故障诊断的仿真结果。结果表明,采用SVM作为故障诊断系统具有较好的诊断效果。本论文所做的工作对于直驱型同步风力发电机的故障诊断有一定的参考价值,提出了基于支持向量机的同步风力机组故障诊断系统有待进一步改善的地方。