工业生产过程中使用的大型旋转机电设备一般处于重要的生产环节，保证其安全稳定的运行是保证生产的关键。随着设备的现代化程度日益提高，结构日益复杂，需要考虑更复杂的运行状态、工艺参数及工作环境，传统的诊断及预测仪器系统已渐渐不能满足设备状态维护的需要，要求研究适应现代化生产的大型旋转机组的故障分析以及趋势预测仪器系统，实现在机组未发生故障时对其进行状态维护。由此论文研究探讨与设计了基于ARM处理器的嵌入式早期故障预示仪器系统。 论文探讨了大型旋转机组的故障诊断和趋势预测的基本理论和基本原理；着重探讨了振动加速度信号预处理，振动烈度值的计算方法，以及振动信号的频谱分析；介绍了灰色预测模型在非平稳状态趋势预测中的应用，主要讲述了基于灰色模型的预测方法。论文对整个仪器系统进行了系统的研究和设计，包括大型旋转机械下位机的信号采集电路的设计，单片机程序的开发，串口通信等；上位机基于ARM处理器的S3C2410芯片的使用和扩展，触摸屏驱动的开发，嵌入式Linux操作系统的构建和基于Qt的应用软件的开发等；并利用北京市机电系统测控重点实验室现有的具有典型机电传动结构和测试分析功能的可以模拟典型机电系统运行状态和再现故障发展状态的实验台以及其它实验装置和设备，进行了趋势预测的前期实验研究以及系统的调试。 用于大型旋转机械故障诊断与趋势预示仪器系统下位机专用信号采集电路的设计与传统信号采集电路相比节省了资源，减轻了系统负担，提高了工作效率，使仪器系统向小型化迈出了一大步；ARM处理器S3C2410芯片应用于仪器系统结束了传统大型旋转机械故障诊断与趋势预示仪器系统只使用8位或16位CPU的历史，高频处理器的运用使仪器运算速度更快，能高效的处理大容量数据：创造性的把嵌入式Linux应用于大型旋转机械故障诊断与趋势预示仪器系统，使系统具备了Linux的优势，开放源代码，内核较小，便于修改、升级和移植，极大的提高了系统性能。本仪器的研究与设计明显提高了传统仪器的数字化、智能化、集成化、自动化和网络化水平，为进一步研制大型旋转机械故障诊断与趋势预示仪器提供了相关关键技术和新的设计思路。