采煤机摇臂齿轮箱是采煤机进行综采的关键部件，为采煤机提供牵引力，因此对摇臂齿轮箱实时在线监测和故障诊断对于煤矿生产具有至关重要的经济和安全意义。由于实验条件限制，而且实验室齿轮箱与采煤机摇臂齿轮箱运行机理相似，因此本论文采用实验室齿轮箱为研究对象，采用以DSP-TMS320F28335为主控芯片的嵌入式故障诊断中心模块和以ZigBee-CC2530为主控芯片的无线通信模块，开发研制了一种实时在线嵌入式远程故障诊断系统。该嵌入式远程故障系统将信号采集、数据预处理、特征值提取以及神经网络故障诊断识别集成于一体嵌入到DSP硬件平台上，并利用ZigBee模块将识别分类的诊断结果无线通信传输给终端控制中心，实现该系统的远程故障诊断。该远程故障诊断系统中神经网络模型采用基于Matlab模型的设计，对采集的样本信号进行预处理（滤波和和FFT变换），并对经过预处理的信号提取特征值，利用Matlab神经网络工具箱进行网络训练，提取阈值和权值，在Simulink中搭建神经网络模型，并将该模型嵌入到DSP的嵌入式系统，对故障进行诊断识别分类。DSP嵌入式故障诊断中心模块和ZigBee无线通信模块两部分是相互独立的，通过串口接口SCI进行数据发送的。该远程故障诊断系统具有信号采集、数据存储、故障识别分类以及无线通信等功能。