重大机械装备的运行状态监测与故障诊断技术对于保障机械设备平稳运行有至关重要的作用。故障诊断系统一般由数据采集、特征提取、诊断决策三大部分组成。故障信号的特征提取用于从原始信号中提取可以区分设备运行状态的关键特征量，在整个故障诊断过程中起到非常关键作用。立式辊磨机是水泥建材行业中的关键生产设备，主要用于水泥熟料的磨碎和烘干。由于立式辊磨机结构复杂，经常运行在重载、高温、高压状态和腐蚀性强、电磁热辐射干扰强烈以及多场耦合等复杂恶劣工况中，系统关键部位的应力应变和振动等状态物理量的变化呈现出随机性、多维性、时变性、耦合性和非线性，目前对于立式辊磨机这一大型专用设备的整体状态感知和故障诊断研究目前还比较少见。本文以立式辊磨机壳体为研究对象，对立式辊磨机壳体进行有限元建模分析，研究了立式辊磨机结构特性和壳体故障机理。利用短时傅里叶变换、小波分析等时频域分析方法，对采集到的立式辊磨机壳体振动信号进行分析处理，提取能明显区别设备正常与异常状态的特征参量，设计了适用于立式辊磨机壳体振动的故障特征提取方法，为进一步的故障诊断提供依据。最后，基于Java Web技术，设计了B/S架构的立式辊磨机光纤光栅多传感器信息融合安全状态监测系统软件部分，完成了系统中信号存储、信号处理相应模块的设计、编码、调试工作。本文的主要内容如下：（1）对立式辊磨机进行有限元分析。根据立式辊磨机设计图纸，对立式辊磨机壳体进行有限元建模。在对结构适当简化的前提下，利用有限元分析软件ANSYS得到立式辊磨机壳体的模态和振型，对壳体进行有限元随机振动仿真。弄清立式辊磨机壳体振动机理，为故障信号特征提取提供依据。（2）基于短时傅里叶变换和小波包变换，提出了两种适用于立式辊磨机故障诊断的振动信号特征提取方法。利用MATLAB进行仿真试验，仿真结果表明算法对于立式辊磨机壳体振动信号故障特征提取具有良好的性能。（3）使用Java Web技术开发实现了立式辊磨机状态监测和故障诊断系统中数据存储采集和信号处理特征提取模块，并对其进行了测试、运行检测和性能分析。