矿井风机在煤矿的生产中主要负责向井下输送新鲜空气,并从井下带走粉尘、瓦斯和其他有害气体,减少煤矿事故的发生概率,保障煤矿的安全生产。由于矿井风机结构复杂、不间断运转,传统的定期维修难以保证风机的持续稳定工作,同时,事后维修则不能在风机事故发生前就采取措施。运用实时监测技术与机械故障诊断技术对矿井风机进行实时的状态判断,可以实现风机的预知维修,大大降低矿井出现危险的概率。矿井风机远程监测系统搭建了ARM+Linux的嵌入式平台,包括SDRAM、NAND Flash、触摸屏显示屏、网卡、AD采集芯片等硬件设备,以及Linux嵌入式操作系统,使应用程序能够在嵌入式平台上调用嵌入式系统资源并完整运行。编写运行于嵌入式平台的风机振动信号采集传输程序、实现了风机振动信号的采集、时域波形显示、存储、时域指标分析、网络传输等功能,保证了现场采集的便捷性与远程传输的可靠性。选用OneNET物联网平台作为数据的传输与存储平台,研究OneNET平台的API接口和数据格式,分别利用嵌入式应用程序与电脑端数据获取软件上传和获取数据。编写电脑端的数据获取软件,使用Qt的外接程序库实现时域波形显示、FFT分析等数据处理工作。最后运用小波分解对风机的振动信号进行分析,提取特征明显的小波重构信号,并判断风机的运行状态。