齿轮箱是机械设备中传递动力和改变转速的通用部件，广泛应用于航空工业、风力发电、冶金、电力设备、重型机械、运输机械和船舶等领域。齿轮箱结构复杂、工作环境恶劣，容易发生各种故障，因此对其进行故障诊断研究有着重要的实际意义。随着科技的进步和嵌入式技术的发展，嵌入式系统已广泛应用于各个行业和我们的生活中。将嵌入式技术和设备状态监测与故障诊断技术结合，研究基于嵌入式技术的故障诊断系统已经成为当前故障诊断领域的热点。本文以齿轮箱设备为研究对象，提出了一种基于嵌入式Linux的齿轮箱故障诊断系统。在充分考虑系统功能需求的情况下，以三星的ARM9芯片S3C2440为核心进行硬件平台的设计，采用嵌入式Linux操作系统进行软件平台的构建，在故障诊断应用程序开发过程中将小波阈值去噪、时域分析特征提取和BP神经网络算法嵌入到故障诊断系统中，实现了齿轮箱的嵌入式故障诊断系统。本文首先介绍了系统硬件平台设计，以三星S3C2440微处理器为硬件平台核心，在其基础上扩展了系统核心电路和部分外围接口电路，主要包括电源电路、外扩存储器电路、时钟和复位电路、串口电路、网络接口电路、SD卡接口电路、LCD接口电路、信号调理电路和A/D转换电路等。系统的软件开发部分包括嵌入式Linux系统软件平台构建和故障诊断应用程序设计。嵌入式Linux系统软件平台构建主要进行交叉开发环境的构建、U-Boot的移植、内核的配置、编译与移植、根文件系统移植和SD卡、A/D等设备驱动程序的编写与移植；故障诊断应用程序设计主要进行小波阈值去噪、时域分析特征提取和BP神经网络算法应用程序设计与编写。最后，在实验室的齿轮箱实验平台上进行了系统测试，通过系统数据采集模块采集齿轮箱各工况下振动信号并利用故障诊断应用程序对采集数据进行处理分析，实验结果表明该系统能够较好的实现齿轮箱的故障诊断。