对旋转机械的运行进行数据采集,进而实现实时监测和故障诊断是相关领域安全生产的保障。论文对旋转机械故障监测技术进行了研究,研制了用于汽轮机运行监测的便携式振动信号分析仪,完成了数据采集策略的研究及具体实现。针对需进行24路振动信号实时采集,提出多处理器协同分布式处理的设计方案。方案以嵌入式技术为基础,将分析仪分为数据处理和数据采集两个单元。数据采集单元采集振动信号,完成增益控制、调理、多路同步采集与处理等功能；数据处理单元实现数据计算、分析与存储。二者通过共享内存进行高速数据传输,实现协同工作。根据设备高速稳定运行和不稳定运行两种状态的监测需求,确立了固定频率采样和倍频采样两种采集策略。论文以数据采集单元的开发作为重点。硬件设计上,使用本特利3300系列传感器进行振动信号采集,以Cortex-M3内核ARM处理器LPC1768为核心,设计了信号调理、A/D转换、键相信号整形和共享内存电路。软件设计上,以Keil-uVision4为开发平台,对两种采样方式进行了程序实现。振动信号滤波算法上,针对振动信号处理对相位要求严格的要求,提出了基于过采样ADC的滤波算法,能够较好的保证滤波处理的线性相位。论文研究所开发的振动信号分析仪经测试,运行稳定,达到指标要求。理论研究及设备开发实践表明：基于嵌入式技术的多处理器协同分布式处理的设计方案可均匀分配负载,满足实时性和便携性需求；固定频率采样和键相信号控制下的倍频采样能实现信号采集与分析的灵活配置；过采样ADC为基础的滤波算法能够在保证线性相位的基础上较好去除噪声,满足振动信号滤波的需要。