立式辊磨机是水泥生产过程中间的重要生产设备，其运行健康状况直接关系生产安全和效率。立式辊磨机通常工作在复杂工况和恶劣环境中，运行状态复杂，监控信号繁多，包括振动信号、位移信号、温度信号等。由于信号非平稳、故障产生原因多样、故障综合性高等原因，信号特征与故障之间无法简单地确定映射关系。目前对立式辊磨机的故障诊断主要依靠相关领域专家的经验知识，故障诊断的实时性、智能化和准确性相对缺乏。本文将光纤光栅传感网络技术、数据存储与分析技术、模式识别技术等与立式辊磨机的机械特性和实际生产工况相结合，实现了立式辊磨机状态监测与故障诊断的智能化。主要研究工作如下：(1)结合立式辊磨机的机械结构特性和实际生产工况，研究了立式辊磨机关键部件的建模与特征分析。以立式辊磨机选粉机壳体和磨辊摇臂为研究对象，分别对其进行了有限元建模和模态分析，得到了选粉机壳体的固有频率等特征，对选粉机壳体施加激励，获得了随机振动响应特征；对摇臂施加负载，得到了摇臂关键监测点的应力应变分布。在此基础上结合已有经验知识，总结了立式辊磨机故障阈值表，提取了立式辊磨机存在的主要故障类型以及对信号特征与故障相关性进行了预判。(2)对立式辊磨机关键部件的有限元分析获得了其固有频率、应力应变、阈值表、信号特征与故障关系等立式辊磨机故障诊断的重要输入条件和先验知识。在此基础上，依据当前主要的故障诊断理论，结合立式辊磨机自身机械结构特性和生产工况特点，研究了适用于立式辊磨机故障诊断的方法，包括基于经验知识的专家系统故障诊断方法、基于决策树的故障诊断方法，基于支持向量机的故障诊断方法、基于人工神经网络的故障诊断方法以及基于聚类分析的故障诊断方法，并进行了算法仿真分析。(3)基于立式辊磨机故障诊断方法的研究，使用Java Web技术实现了立式辊磨机故障诊断系统并对其进行了性能分析、测试和运行检测。证明该故障诊断系统在实际应用中的可行性、准确性和高效性，从而实现了立式辊磨机状态监测和故障诊断的智能化。