大型风电机组传动链测试平台(以下简称大型风机传动链测试平台)是实现未来风电行业快速发展的关键设备。欧美相关建设较为成熟,我国对此研究与欧美等国之间尚存在一定差距。中科院电工研究所承接的“十二五”国家科技支撑计划课题对大型风机传动链测试技术展开探索,为填补我国在此方面的空白进行研究。本文依托此课题,对应用于大型风机传动链测试平台的数据采集与分析技术进行研究,主要工作如下:(1)对测试平台所包含的重要组成部分如电网模拟器、风力机模拟器、五自由度非扭矩载荷加载装置以及数据采集与分析系统展开调研分析。基于分析结果,提出了适用于大型风机传动链测试平台的数据采集与分析系统总体设计思路,包括采集信号类型、测点位置、采集方式、硬件设计方案、采集数据分析方法、软件设计方案等。(2)基于数据采集系统总体设计思路,分别对采集硬件以及采集软件进行设计开发。系统要采集的物理量包含载荷、振动、噪声、温度、电压以及电流,根据系统对通道数、采样率、同步性的要求,对机箱、控制器以及数据采集卡进行选型,最终确定了由PXIe-1082机箱搭载PXIe-8135控制器以及多块专用数据采集卡的硬件部分结构,保证了采集系统在进行多通道同步采集的过程中的性能。软件部分用于对硬件部分进行控制。为实现两部分的稳定连接,选用LabVIEW对其进行开发。建立了LabVIEW与数据库之间的连接通信,实现身份验证功能。通过等待事件技术实现了多通道数据的同步控制。通过生产者-消费者结构实现了数据量较大情况下的数据传递。通过基于时间标识的自动命名方式实现了数据文件的保存。(3)针对常用方法无法有效对振动、噪声信号进行处理的现象,对多小波信号处理方法进行研究。首先对多小波种类以及预处理方法进行优化选择。随后针对阈值选取不当造成的效果较差的现象提出了一种自适应阈值的多小波降噪方法。为提升此方法对低频干扰信号的效果,将其与能够根据信号特性自适应确定参数的改进集合经验模态分解方法相结合。结合后的方法可以更好地处理信号。(4)根据数据分析系统总体设计思路,使用LabVIEW对其进行开发。系统能够完整读取数据文件。能够对数据进行包含去趋势项、平滑处理、滤波降噪在内的传统信号预处理。系统建立了LabVIEW与MATLAB之间的连接,能够在LabVIEW中对数据进行小波或多小波处理。能够对数据在时域、频域以及时-频域进行分析。针对声音信号,能够对其进行A-计权、倍频程分析以及1/3倍频程分析。本文开发设计了应用于大型风机传动链测试平台的数据采集与分析系统。数据采集系统能对测试平台产生的多种物理量进行同步采集与保存。针对信号中干扰难以消除的现象,提出了一种结合多小波及经验模态分解的信号处理方法。数据分析系统能够对信号进行读取、预处理以及多角度分析。对测试平台后续研究具有一定参考意义。