乳化炸药作为一种新型的民用爆破材料，在矿产开发、水利建设、城市建设及其他民用领域都发挥着越来越重要的作用，但是随着社会的不断进步，人们对工业生产安全的重视程度也在不断加强。乳化炸药的生产具有一定的危险性，特别是用于油水相混合乳化的乳化器更是一个故障多发的危险源，全国范围内已发生多起事故，因此对于乳化器的故障诊断就显得尤为重要。随着现代计算机技术、传感器技术、数字信号处理方法、人工神经网络以及机械故障诊断技术的发展，乳化器正在告别传统方法，利用新技术、新方法来实现故障诊断。本文在研究了乳化器构造；分析、归纳乳化器故障产生的原因及特征的基础上，首次提出了利用数据驱动技术来实现乳化器的故障诊断。利用VB、Matlab、组态王、PLC等软件完成故障诊断系统的设计，仿真测试结果表明系统性能良好。本文主要从事了以下几点研究：(1)在分析AE-HLC型立式乳化器结构及油包水型乳化炸药生产工艺的基础上，研究了这类乳化器常见的轴承保持架缺陷、轴承滚动体缺陷、轴承外圈裂纹、轴承内圈裂纹、电机转子偏心、电机定子导条断裂、乳化器转子碰磨故障的机理及特征。(2)仔细研究、比较了各类大型机械的故障诊断方法后，结合乳化器的特点，选用不需要建立精确数学模型而诊断结果又可靠的数据驱动方法作为乳化器故障诊断方法。利用数据驱动理论下的小波包分析算法完成对振动信号的处理，提取出故障特征，并结合Elman神经网络技术实现故障的分类，完成故障诊断的过程。(3)根据故障诊断系统的实际需要搭建系统模型，并根据系统模型完成对硬件结构的设计及硬件设备的选型、安装，同时完成系统软件结构的设计和各个软件的安装及软件之间的通信连接。(4)最后利用VB程序实现整个系统，并结合Matlab程序、组态王程序及PLC程序，编写数据驱动中的信号处理算法和人工神经网络算法完成故障诊断。仿真测试结果表明基于数据驱动的乳化器故障诊断系统能在较短的时间内完成故障诊断，诊断结果可靠性较高，具有较强的故障诊断能力，为将来乳化器的故障诊断提供了一个切实可行的参考方案。