虚拟仪器技术在信号采集与处理和系统监控领域里显示出其独特的技术优势和性价比，因而在各种信号采集与处理系统中，虚拟仪器的应用越来越广泛。 本论文研究的是基于LabVIEW语言的信号检测技术及在船舶柴油机故障诊断中的应用。在采用NI公司的硬件平台和PXI总线接口机箱及采集、控制卡，采集由各类船舶柴油机用传感器传来的波形信号，并对采集信号进行各类特征分析、特征波形提取，如信号的时域分析、频域分析、幅值域分析、时频域分析、短时傅立叶变换的时频分析等。其中重点研究了小波分析在信号处理中的应用和实现，给出了连续小波变换、离散小波变换、小波分解、小波包分解、小波重构、小波除噪等的基本理论及在LabVIEW开发平台的实现。试验表明小波分析对采集信号的消噪、分解去除信号中的高频杂波、分析信号发展趋势等都有很好的效果，并且程序执行速度快，处理结果与理论吻合，完全可以在基于LabVIEW开发平台的实际信号采集处理中得到广泛应用。最后将基于小波分析的信号处理实现过程在虚拟仪器语言LabVIEW中生成子函数，为后面的故障诊断的信号分析处理奠定基础。 本文最后简单介绍了船舶柴油机故障诊断的必要性与发展、船舶柴油机故障诊断的基本过程和常用的诊断方法，探讨并开发了基于小波分析方法的信号处理和基于神经网络算法的故障诊断方法的船舶柴油机燃油系统的故障诊断系统和基于时域特征参数曲线拟合法的船舶柴油机故障诊断系统，并对结果进行分析比较。结果表明基于上述两种理论和方法在虚拟仪器开发平台的故障诊断过程简单快速，结果准确明了，大大提高了故障诊断的能力和精度。