设备状态监测与故障诊断在工业生产中的地位举足轻重。本文介绍了设备状态监测和故障诊断的意义及故障诊断中的非平稳问题,详细研究和分析了一种新的时频分析理论—Hilbert-Huang变换(HHT),针对HHT对噪声敏感问题提出基于小波消噪的改进算法,并将改进的HHT算法应用于故障诊断中,通过实验仿真和实际应用两个方面证明了HHT算法在振动信号时频分析中的优越性以及改进后的HHT算法可以提高抗干扰能力。针对设备状态监测与故障诊断过程,本文研制了一套基于LabVIEW的振动测试分析系统。该系统由硬件和软件两部分构成,在硬件研制过程中,针对几种常用测量方法(测量仪器)在特殊检测环境下存在的局限,提出了基于超声波的振动信号检测方法,并研制了基于超声波的振动传感器装置,通过与电涡流位移传感器的对照实验验证了该传感器装置的可行性和有效性。系统的软件部分在LabVIEW平台中实现,功能包括信号的采集与存储、信号的预处理(数字滤波器、小波消噪仪)、故障特征值提取(波形分析、相关分析、功率谱、倒谱、HHT时频分析仪)、结果显示等。尤其HHT时频分析部分,通过编程使得该方法在LabVIEW环境下得以实现,设计出了基于HHT的虚拟时频分析仪,进而拓展了HHT的实现方式以及LabVIEW的信号处理功能,同时为设备故障诊断提供了一个新的有效的故障特征提取手段。将本文设计的基于LabVIEW的面向机械设备状态监测与故障诊断的振动测试分析系统应用于实际的工程检测中,对故障案例进行诊断分析,通过时域、频谱、自相关、倒谱以及HHT时频分析等模块分别故障信号进行特征提取,得到较好的结果,验证了该振动测试分析系统能较好地实现实际振动分析要求,有一定的工业实用价值。