矿井主扇风机是矿井呼吸系统的核心,其安全与否直接关系到矿井井下工作人员的生命安全。近年来,矿井主扇风机故障时有发生,而现有风机报警系统无法达到故障预测的目的,为了能保证矿井生产安全,降低风机故障维修成本,提高矿井风机的服役寿命。本论文旨在研究一种适用于生产的矿井风机故障预测系统。本研究以矿井防爆对旋轴流通风机为研究对象,调研了现役矿井通风机的类型和通风方式,利用CAD、PRO/E软件对风机进行了二维绘图及三维建模仿真,研究了风机各部分的构造及设计原理。通过结合传感器的运行原理和长期的监测状况,系统的研究了风机系统软、硬件的故障、故障原因及解决办法。为风机故障预测系统提供适用于生产与监测的故障数据库。本文分析了现有风机系统的故障诊断方法,并深入的研究了基于解析模型和人工神经网络的故障诊断方法在矿井通风机中的应用与存在的不足。结合生产实际,提出了一种基于多变量数据的矿井风机故障预测方法。根据系统要求,对原监测系统进行了软硬件的改进,新增了网络打印机、网页与数据服务器。利用组态王软件重建了监测界面,通过组态王与SQL Server数据库的链接,实现了数据的存储和查询。利用Matlab强大的数据处理能力,通过与监测数据的实时传输与处理、反馈,建立了完整的预测机制。本文从实际出发,研究成果通过了链接测试,能有效的对矿井风机系统存在的故障进行预测。