当前的在线诊断系统多依靠传统的传感器、工业以太网等局域网实现数据的分布式采集和传输,系统的安装实施受现场条件的限制,而且信息检测点不易更改和扩充。而应用无线传输技术可以解决这一难题,实现特殊地区特别是高危险区域的设备在线监测与诊断,减少或避免设备故障和安全事故的发生。因此,研究具有感知、计算和通信能力的微型传感器节点构成的无线传感网络(WSN)正在受到越来越多的技术人员和学者的关注。基于ZigBee协议的WSN相对于传统无线网络,具有网络节点密度高,传感器节点数量众多,数据传输具有突发性和间断性,网络节点间可自组织,通信网络拓扑变化频繁等优点。目前国外有关ZigBee技术的无线传感器网络产品在工业领域已经得到初步应用,但主要限于温度、压力等低频信号的采集和传输,而对于设备诊断所需的振动和声发射等高频信号的传输,受无线传感网络带宽和能耗限制,尚未有很好的解决办法,制约了无限传感网络在设备诊断中的应用。本文研究基于ZigBee的无线传感网络组建和优化技术,研制包括传感器、数据采集、数据处理和特征提取识别以及数据传输多功能集于一体的无线传感网络单元。论文采用本安型双传感器设计,提高加速度的测量范围及测量精度；应用FPGA和ARM技术,令无线传感网络智能数据单元具备数据存储、分析处理和特征提取功能,采用双工传输方式,即特征参数传输和波形数据传输,降低了ZigBee网络的传输负载和能耗,提高系统的传输效率。并采用WiFi技术实现ZigBee网络与以太网的连接,完成现场数据的采集和分析。最后将无线传感网络应用于机泵在线监测系统之中,通过实验测试,证明该系统可以有效的完成数据的采集和无线传输,并能够及时的检测出设备的异常状态,保障设备安全稳定的运行。