风力塔筒是风力发电装置的重要受力部件之一。风力塔筒给风轮、机舱以及叶片提供满足要求的、可靠的稳定支撑力,提供安装、检修等工作平台。风电塔筒的正常工作状态是风电机组正常发电的基本保证。风电塔筒的沉降、倾斜、震动等现象会导致风电塔筒倒塌、起火等严重事故,殃及人身和财产安全。无人坚守的风电场,无法在第一时间通知管理人员调度检修人员在最短时间内修复风机设备,从而给风电场造成巨大损失,甚至造成灾难性的影响。针对当前风电场对塔筒状态监测的劳动强度大、费时费力、检测精度低、不具有预警功能等缺点。算法方面提出了基于多传感器数据融合的风电塔筒倾斜沉降监测预警算法,结合相关理论对数据进行分析。利用加权均值数据融合和置信区间数据校验的数据预处理方法对风电塔筒的倾斜、沉降现场多传感器数据进行初步整合,数据预处理的结果应用到基于回归分析的对数模型预测算法中,对已经测量的数据进行拟合,得到预测模型。详细介绍了方法的理论推导过程,并对相关的算法做了仿真对比,验证了算法的可行性。通过对数模型,进而预测未来时间的风电塔筒倾斜沉降状态变化趋势,当预测时间内倾斜度或沉降量可能超过阈值时,自动发出警报,通知工作人员迅速启动维护程序,从而实现预警的目的。软件方面设计了监测预警人机交互界面,实现了对倾斜度和沉降量的直观展示、曲线生成功能和监测预警功能。该系统具有较高的预警精确度,具有理论价值和应用价值,适合在风力发电场等相关场所进行采用。