旋转部件作为机械设备中最常见的组件,是工业化生产的重要组成部分,被广泛应用于航空航天、交通运输、机械制造、新能源和深空探测等领域。在机械设备中,旋转部件的工作环境恶劣多变,长期运行过程中发生故障的可能性增加。旋转部件实时监测和故障预测能够有效地预防设备发生事故,避免巨额的经济损失和严重的人身伤害,在工程中具有重大应用价值。对于旋转部件参数的测量,传统的接触式测量方法难以满足高速旋转环境下的需求,因此,非接触式测量方法成为当前研究热点之一。红外无线数据传输作为非接触式测量方法之一,具有抗旋转性强、受磁场干扰小。本文将红外无线数据传输应用到旋转部件实时监测和故障预测中,通过传感器采集部件信息、红外无线数据传输、数据预处理和可视化展示,开发了一套旋转部件实时监测和故障预测仿真系统。本文主要研究工作如下:（1）设计了一种基于FPGA（Field Programmable Gate Array）红外无线数据传输的4PPM（Pulse Position Modulation）调制系统,并且在传输中添加了CRC校验,降低了红外无线数据传输过程中的误码率。根据光的散射原理和气溶胶与光子结合的能量转换,改变了光子在信道内的传输路径,解除了红外收发器必须在同一平面的限制,使红外无线数据传输具有普遍性。（2）提出了基于SDAE（Stack Denoising Autoencoder）的数据清理方法。对来自红外接收器中的数据利用SDAE进行无监督训练学习,在每一层的训练过程中通过Drop Connect方法得到“破损”数据,再利用误差反向传播对网络参数进行调优,最后得到数据降噪模型。通过核密度估计确定模型的误差函数上限,根据误差函数上限和误差时限对失真数据进行清理。实验结果表明,SDAE方法能够有效的清理数据集中的失真数据。（3）利用建模软件和渲染软件开发了一套旋转部件实时监测和故障预测的仿真系统。选用KNN（K-Nearest Neighbors）进行故障模型训练,为仿真系统提供未来三天及一周内的旋转部件预警信息。对仿真系统在旋转实验平台上进行了性能和安全方面的测试,测试结果证明系统的有效性及可行性。