采用风电机组状态监测技术可有效提高机组运行的安全可靠性.轴承是风电机组能量传递的重要部件,轴承的状态评估对机组安全运行具有重要意义.文章基于主成分分析方法,选取影响机组轴承温度的参数,提出了改进的线性回归径向基函数神经网络方法,建立了正常运行状态下轴承的温度预测模型;通过机组运行数据的分析比较,采用滑动窗口残差统计方法对机组运行状态进行实时监视评价发现,发电机出现异常时,轴承温度呈现上升趋势,残差值超过设定的置信区间,从而能实现对故障的有效预测.文章的研究结果可为风电机组的安全高效运行提供参考.