近年来大型风力发电机组多次发生了由于叶根螺栓或者变桨轴承故障造成的叶片坠落事故，本项目开发了一种叶根螺栓和变桨轴承的监控装置，可以预测叶根螺栓的断裂和变桨轴承的开裂，提出预警，根据运行情况主动停机，以避免叶片坠落事故。通过采集螺栓的振动信号，结合其它如机械应力、载荷等相关信号，运用机器学习的方法提取特征量，从而能够减少运算量，准确预测叶根螺栓和轴承的异常，避免故障的扩展。本技术可进一步发展用于其它需要大型回转轴承或者大型法兰连接部件的监测。监控系统由测量子系统，信号处理子系统，在线监控子系统和离线数据库组成。通过测量获得相关数据，在线监控系统能够很快监测出轴承或法兰的异常，并根据异常的等级决定发出报警信号或者停机信号。