小飞轮是航空器姿态控制系统的关键部件。航空器这类机械系统处在空间环境下工作，对可靠性要求极高，任何微小的故障都有可能导致大事故的发生。如果小飞轮系统出现故障，将直接导致航空器不能按预定的姿态飞行或丧失调整姿态的能力，因此对小飞轮系统进行故障检测和诊断就显得尤为重要。小波理论是当今信号处理领域的前沿技术，本文在参考大量国内外文献的基础上，应用小波理论对小飞轮振动信号进行分析。在故障诊断之前需对信号进行降噪处理，在降噪处理时，matlab中的降噪函数有三个关键参数需要选择，分别是小波基函数的选择，分解层数的选择和降噪阈值的选择。这三个参数如果任何一个选择不恰当，将会造成降噪不理想或者降噪后信号的失真，本文在这方面做了对比研究，选择合适的参数对信号降噪。小飞轮的故障信号特别复杂，无规律可循，当下的时频分析手段很难提取出故障特征。本文采用小波包能量法对故障信号各个不同采样频率下的频段进行分析，得出正常信号与故障信号在能量分布方式上不同，在不同的采样频率下正常信号与故障信号都有显著差异，在能量谱图上可以清楚的看到正常信号与故障信号的区别，这种方法可以有效对小飞轮进行故障诊断。