Debido al entorno laboral adverso de los aerogeneradores, varios tipos de fallos son propensos a ocurrir durante la operación a largo plazo. Los fallos de desalineación entre la caja de cambios y el generador son uno de los fallos comunes latentes para los aerogeneradores de doble alimentación. En comparación con otros fallos como los engranajes y rodamientos, la investigación de predicción de fallos de desalineación para aerogeneradores es relativamente escasa. Cómo predecir con precisión su tendencia de desarrollo siempre ha sido una dificultad. En este documento, se propone un modelo de pronóstico combinado para la predicción de fallos por desalineación de aerogeneradores basado en señales de vibración y corriente. En la modelización, se utiliza el Modelo Gris Multivariante mejorado (IMGM) para predecir la tendencia determinista y se adopta la Máquina de Vectores de Soporte de Mínimos Cuadrados (LSSVM) optimizada por algoritmo genético cuántico (QGA) para predecir la tendencia estocástica del índice de fallo por separado, y otra LSSVM optimizada por QGA se utiliza como un combinador no lineal. Múltiples informaciones del dominio temporal, dominio de frecuencia y dominio de tiempo-frecuencia de las señales de vibración o corriente del aerogenerador se extraen como los vectores de entrada del modelo de pronóstico combinado y el índice de curtosis se considera como la salida. Los resultados de la simulación muestran que el modelo combinado propuesto tiene una precisión de predicción más alta que los modelos de pronóstico individuales.