风机广泛应用于石油、化工、化肥、冶金、煤炭、电力、城建、制药等国民经济支柱产业，在国民经济中占有重要的地位，被誉为国民经济的“呼吸系统”。重型风机作为一种重要的生产装备，其运转情况直接关系着企业的安全生产。为了及时了解风机的运行状况，减少停机次数或避免事故扩大，需要对设备的各项运行参数进行连续监测。现今的重型风机状态检测与故障诊断系统只是单纯的从风机本身入手，对于风机的源动力电机缺少应有的重视，而且大多数风机系统工作环境恶劣、干扰大。风机监测系统又大多数采用有线通讯，这使得通讯所受干扰极大，可能会影响到风机通讯的可靠性。针对这些实际问题和背景，结合重型风机的具体运行工况和环境特点，论文核心研究了一种能对重型风机运行状态监测及故障诊断的理论方法，主要工作、成果和结论有：　　 研究了重型风机的工作原理及其工作系统构成，分析了风机状态监测及故障诊断的相关理论及方法，研究供电电源、拖动电动机以及重型风机之间的能量流通原理，提出把风机、润滑油及中间机构、电机作为一个系统来加以状态监测及故障判断和保护的新方法；　　 研究了Zigbee的基本原理，设计了无线通讯终端，将Zigbee无线技术应用到重型风机状态监测与故障诊断系统中，消除了有线通讯面临的干扰问题，同时还降低了铺线的成本；　　 研究了重型风机故障诊断的各种传统方法，提出了通过电机的电参量去对风机的故障进行诊断的新方法，而不是单纯通过风机本身的机械量去对风机故障进行诊断，陕鼓风机集团公司监测设备现场运行结果表明该方法是可行的；　　 设计了重型风机状态监测与故障诊断系统的总体硬件结构，研制了以数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)为核心的智能测试单元模块，编制相应的检测算法程序和保护算法程序，实现重型风机运行状态的监测和拖动电动机的实时保护；　　 采用精密测试电源模拟拖动电动机在理想情况以及三相电路不对称和含有谐波情况的负载电压和电流，通过设计的测试系统进行检测实验和电动机保护实验。实验结果表明：设计的测试系统能够较为准确地实现重型风机运行状态的监测和拖动电动机的实时保护。