在纺织行业中，锭子是一个重要的专件，锭子性能的优劣对生产效率和纱线质量具有决定性的影响。在纺纱过程中，锭子高速旋转，锭子极小的加工误差或变形都可能引起强烈的振动。　　锭子由多个零部件组成，结构复杂，每个零件的尺寸及零件之间的匹配关系能对锭子的动态性能指标产生重要影响。为了科学反映锭子的工作性能与状况，研制了纺纱锭子性能综合测试平台。通过分析测试锭子的综合性能，找出锭子存在的问题及其影响锭子性能的原因，从而为锭子的改进和优化提供科学依据。所以，通过锭子动态性能测试的结果来推断可能影响锭子动态性能的零部件，具有非常重要的理论指导意义。　　本文的主要研究内容包括：　　（1）高速纺纱锭子动态性能测试平台的硬件改善　　根据纺织行业对锭子相关测试规范及实际应用要求，将原有高速纺纱锭子测试平台部分硬件进行了改善。使测试平台能基本满足相关测试规范，为锭子的测试过程做准备。　　（2）测试方案及数据处理的优化　　根据高速纺纱锭子动态性能测试平台的实际应用情况及程序优化方面的理论，对平台原有的测试程序进行了整体的线程优化，并将程序中部分数据的处理方式进行了调整，测试效率得到很大的提高且能满足行业测试规范。　　（3）建立高速纺纱锭子数据库　　通过对比各个数据库之间的应用差别，选择合适的数据库，初步建立高速纺纱锭子数据库，存储锭子的相关基础信息、并建立子表用来存储各个锭子的动态性能指标值，通过数据实验分析，获取工艺知识，为锭子设计与制造做有力支撑。　　（4）建立动态性能与零部件之间推断关系　　比较对比了实现BP神经网络的方案，经过综合考虑，最后选择基于LabVIEW来实现BP神经网络结构，通过此结构可根据锭子动态性能指标值来诊断影响锭子动态性能的锭子零部件，对分析锭子动态性能有重要的指导意义。　　最后，对本文的研究工作进行了总结，对存在的问题和不足提出了进一步的改善设想和展望。