在现代化工业生产过程中,大型旋转机电设备的使用遍布于各行各业中,因此对于机电设备的的故障诊断也十分普遍。通过对生产过程中各类机电设备的状态监测可以及时甚至预先勘测到设备的一系列故障问题。做到提前预警、提前检修,有效避免因设备故障导致的生产停线以及某些意外事故的发生。机械设备状态监测与故障诊断技术是一种综合了多门学科的实用技术,它不仅需要充分分析各类设备在产生不同故障时所表现出的特有机械参数,还需要通过一定的检测指标与方法提取相应故障参数特征。为实现机械故障相关参数的分析任务,必须设计相应的硬件检测装置并对合适的数字信号处理算法对其做进一步处理。某些机械设备的运行环境中,可能存在高温高热,空间结构复杂等因素,因此造成在安装数据采集设备时往往会面对布线困难,实现成本偏高等问题。另外一个不容回避的问题就是,一般监测装置往往采用有线方式进行装置间的数据传输,为了避免现场电磁环境对于数据采集以及数据传输过程中造成的信号干扰,一般的解决办法是选择高性能的电子元件并开发复杂的电路结构来消除信号中的干扰噪声与预防通信过程中的丢包、粘包等常见问题。本文从两个角度开展对于如何降低故障诊断系统实现成本这一课题的可行性研究:首先,将传统的有线通信网络转换为基于ZigBee技术的无线网络,使得布置传感器网络的复杂度得以降低;其次在解决信号降噪与相关算法实现上面,尽量利用软件算法来代替硬件电路。文中分别使用编软件程方式实现了小波变换滤波、Hilbert变换求取包络线以及快速傅里叶变换等。经过以上算法处理的信号可以更加精准的为故障诊断工程师提供待监测设备的运行参数,本文也介绍了如何将系统中的上位机处理软件移植到了嵌入式操作系统中,以增强本系统的扩展性。本文最终将传感器采集结点、网关节点以及上位机监控软件结合成为一套完整的无线振动监测系统并在实验室环境中对其进行了相应的性能测试。