本课题来源于国家自然科学基金“基于粒子群优化与滤波技术的复杂传动装置早期故障诊断研究”和省留学回国人员基金“机电设备远程通用智能诊断模块开发与集成”。风力发电机由于现场环境导致拆装困难，每次维护需要出动大型吊车系统，甚至调动直升机，其维护成本至少是其他陆地设备的2倍以上。针对风力发电机运行过程中由于各种因素导致的各种问题和故障，有目的性的降低故障维护所带来的经济影响，更进一步避免重大故障的发生，以确保风力发电机安全可靠、高效运行具有十分重要的意义。本人在通过研究了风电系统的相关故障机理和DSP嵌入式系统的相关原理后，采用以DSP作为硬件平台来设计一个风力发电机行星齿轮增速箱远程故障诊断系统，系统运行的主要流程为故障振动信号采集、数字信号处理、原始信号和诊断结果的存储、故障信号的诊断和结果的远程数据传输，以达到远程监控的作用。本论文主要针对风力发系统故障率较高的位置——风电行星齿轮增速箱传动部分为主要研究对象，对整个系统进行设计，在本论文中由于条件有限，风机设备现场数据采集十分困难，所以仅进行少量故障类型齿轮传动装置实验，在实验中对搭建的智能诊断系统进行了测试。本系统在设计过程中选择德州仪器（TI）公司的数字信号处理芯片TMS320F28335为中央处理器来完成硬件部分的搭建，并在开发板原有基础上针对上位机外设和接口进行改造。对应相应的硬件平台设计了系统的软件部分：首先在CCS V3.3中编写Main函数，包括数据采集、数据存储、通信、故障诊断、数据发送；其次使用MATLAB中nntool工具箱搭建齿轮箱故障诊断BP神经网络，提取权值与阈值，之后用C语言改写成可以嵌入DSP中的相应程序，以此对故障进行识别，最后利用3G数据网络，将DSP得到的诊断结果以及部分原始数据通过无线数据传输的方式传至上位机。通过以上研发设计了一个可以应用于现今风电设备上的基础在线监测诊断系统，可以更好的监测风机齿轮箱进行稳定工作。