风电齿轮箱的结构复杂且运行环境恶劣，是风电机组中故障率最高的部件，其性能直接影响风电机组的稳定性和安全性，严重时可能会造成财产损失甚至人员伤亡。为此，基于静电监测原理，采用多个静电传感器对风电齿轮箱摩擦磨损产生的二次效应同时进行监测；基于提取到的时域特征参数和复杂度度量参数，运用移动窗局部离群因子（moving window local outlier factor，MWLOF）算法分别对负荷试验和破坏试验中风电齿轮箱磨损状态的静电监测信号的变化趋势进行分析。结果表明：在负荷试验中，静电监测方法可在部分故障发生前提前监测到风电齿轮箱早期的性能退化；在破坏试验中，静电监测方法比振动监测方法提前200~1 000个样本点监测到风电齿轮箱的故障。研究表明，静电监测方法作为一种新型的状态监测技术，能够有效提高对风电齿轮箱磨损状态的监测能力，可对其早期故障的产生作出较准确的预警，这可为大型设备关键部件的状态监测提供参考。