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展开机械系统的故障模式和影响分析，根据故障导致的后果严重程度（严酷度），结合风场故障数据的统计分析结果，找出对机械系统功能实现影响大，安全性影响大，或维修成本高（包含影响发电导致的收入减少）的“关键少数”故障模式。
对“关键少数”故障模式进行故障树分析，确定造成故障的全部根原因，制定相应的故障监控与预测性维修计划。
对其他多数的故障模式，根据实际情况，制定事后维修或定期检修计划。
首先，风电机组机械系统包括实现核心功能（将捕获的风能转化为机械能）的传动链系统与传动链上的泵、管、阀等附件系统，以及实现调整捕获到的能量、系统制动、传动链支撑与载荷传递功能的辅助系统和辅助系统的泵、管、阀等附件系统，如表1所列。
联轴器主要用于补偿齿轮箱输出轴与发电机输入轴之间的轴向与径向偏差，并防止齿轮箱传动机构受到超出其承受范围的载荷。变桨系统主要功能是在机组捕获的风能大于额定载荷时，通过改变桨距角来降低机组承受的载荷，从而保护机组正常运行。
偏航系统在风向发生变化时，通过改变机组横向角度位置，以使机组能够捕获到最大的能量。偏航/变桨系统的角度调整一般都是通过回转支承来实现的，因此需要自动润滑系统来确保回转支承的滚道、滚动体与轮齿受到充分润滑，以保证其满足机组整体的寿命要求。
制动系统包含主轴制动与偏航制动两部分，主轴制动部分在机组触发紧急停机时，对齿轮箱输出轴实施快速制动，以保护机组运行安全；偏航制动部分在机组偏航过程中提供阻尼，使机组的横向运动保持平稳，在偏航结束后定位机舱，减小偏航驱动所受载荷。制动系统的功能实施与控制通过液压系统来实现。传动链中主轴与齿轮箱的支撑是依靠主轴承与弹性支撑实现的，两者同时将传动链载荷传递到机架上。
机架将主轴承与弹性支撑传递过来的载荷再通过偏航系统传递给塔筒，最终传导到地面。此即风电机组机械系统各部件的主要功能。
基于以上功能描述，例如传动链若不能持续将捕获到的风能转化为发电机可以接受的高速机械能，则视为故障，以此类推可得各部件的故障判据。根据故障判据，进而确定机械系统各部件的基本故障模式库，针对故障模式展开面向各部件定性的故障模式和影响分析。
根据机械系统各部件的故障模式和影响分析，可以得出传动链中的一些关键部件发生故障，将导致机组基本的发电功能失效，并且对故障部件的更换成本中大都涉及现场大型设备的吊装，维修成本高；辅助系统中的回转支承与机架的维修更换也涉及现场吊装，成本较高。传动链系统与辅助系统的附件系统的故障影响则相对较小，但其故障模式对传动链与辅助系统中的大型部件工作寿命却有不容小视的渐进性影响。
因为故障影响除了对系统性能与维修成本进行分析，还需考虑故障发生频率的高低，以衡量是否有必要对该类故障采取预测性维修方案。瑞典风电机组各部件的故障统计数据如图一所示，可见液压制动系统、齿轮箱与偏航系统在机组的机械系统的故障占比位列三甲（叶片/变桨故障主要为变桨控制系统故障），并且引发三者主要故障对机组系统工作寿命也有很大影响。造成液压制动系统、齿轮箱与偏航系统故障的主要原因一般通过温度、压力和振动（加）速度等参数变量体现。根据这三个主要故障部件的现场故障相关数据，发掘故障发生前传动机构温度、润滑油（脂）温度、润滑油/液压油压力，以及关键部位振动（加）速度等重要参数的变化趋势，研究这些物理量在大型部件失效前的渐变规律，从而为运维工作提供预警，避免严重故障导致的巨大维修成本。
目前已投入实际应用的预测性维修部件包括主轴/偏航制动片的厚度监测，润滑冷却系统中过滤器滤芯的容量监测等。其中，若主轴/偏航制动片的摩擦材料剩余厚度达到报警值时便会触发风险预警，提示运维人员及时更换制动片，以免发生制动片磨损制动盘，导致制动盘失效的严重故障，从而大大降低了因吊装机舱更换制动盘而发生的巨额运维成本。滤芯容量监测提示运维人员，在滤芯堵塞可能导致润滑油量不足，进而使齿轮箱传动机构严重磨损，寿命缩短甚至失效必须更换。除此两项参数外，还有一些可以用于预测性维修或预防性维修的技术指标值得关注。
由此可见，若将以可靠性为中心的维修（RCM）策略引入到风电行业，必须根据各主要部件的故障机理与后果分析结论，以及现场故障率数据的统计分析，从风场监控系统（SCADA）记录的海量技术数据中，挖掘出对运维策略具有重要影响的关键技术指标，并加以分析判别，使这些数据能够为运维策略的制定提供准确有效的基础。科学合理的运维策略，最终也将为优化运维资源配置，提升运维管理效率，降低维修成本发挥巨大作用。
结语
综上所述，为了有效控制风电机组的运维成本，建议参考核电行业的成功经验，引入以可靠性为中心的维修（RCM）策略，以及预测性维修/预防性维修方法。若要切实有效地将RCM策略运用到风电机组的运维过程，必须准确了解机组故障模式、影响及原因，并基于此从大量技术数据中筛选出对故障发展趋势具有指标性意义的关键技术指标。因此，本文介绍了关键技术指标的选取办法。最后，希望本文能够起到抛砖引玉的作用，对将RCM策略引入风电行业有所帮助。
