众所周知,矿用通风机担任着煤矿安全生产的重任,具有“矿井肺脏”之称。它为井下输送新鲜空气,稀释和排出CO、H2S、NH3等气体的同时,还对井下工作面所需风量、湿度和温度进行调节,改善了井下作业场所的生产条件,保证井下的安全生产,提高了企业的生产效益。因此,煤矿通风机的正常安全运行非常重要,很显然煤矿通风机的故障诊断也自然成为煤矿技术管理人员关注的焦点。本文完成了以下主要工作：首先,本文介绍了矿用风机的结构、特点、分类以及常见的故障。根据通风机产生的典型故障及其特征引出故障诊断原理。描述了故障诊断未来的发展趋势,提出了煤矿通风机故障诊断的发展方向。本文把通风机的振动信号作为参数进行分析,简述了通风机监测系统的整体设计和相应部分的功能。此外,在介绍虚拟仪器技术的发展及其虚拟仪器的特点、组成原理的基础上引出了LabVIEW软件开发平台的相关内容。其次,本文详细阐述传统小波变换、第二代小波变换、冗余二代小波变换和自适应冗余第二代变换的构造原理及其它们的分解与重构过程。研究了几种不同的小波降噪方法,同时给出了一些比较直观的图示和算法公式。在冗余第二代小波构造的基础上,提出一种先更新后预测的第二代小波变换方法,并将此方法与冗余预测器、冗余更新器相结合,获得了自适应冗余第二代小波变换。通过实际工程数据和多组信号消噪的仿真实验分析对比最终得出；比起其它几种方法,自适应冗余第二代小波变换的方法降噪效果最优。这样使得故障诊断之前除去一些干扰的噪声信号,以便获得更精确的故障诊断结果。最后,叙述了小波神经网络,详细的阐述了自适应冗余第二代小波在LabVIEW中实现的主要过程。将功能强大LabVIEW软件和小波神经网络完美结合,设计出了煤矿通风机振动故障诊断系统。给出系统各部分功能模块及其开发过程、功能说明等等得出相应的实验画面、数据和结论。通过试验得知,基于LabVIEW软件平台开发的通风机振动故障诊断系统对于通风机故障诊断有很好的作用。另外,在通风机测试领域里采用先进的虚拟仪器测试技术能够满足振动信号测试和诊断的需求,为进一步通风机故障诊断提供了理论和实践依据。