滚动轴承是支承旋转轴的部件，广泛应用于旋转机械设备中。滚动轴承故障形式多样，且故障的发生往往不是单一的，经常出现多种故障并发的情形，如内圈和外圈的复合故障等。故障特征信号往往表现为非平稳性，也常混有噪声信号，使故障诊断变得十分困难和复杂。因此，诊断滚动轴承复合故障具有十分重要的意义。　　本文以诊断滚动轴承复合故障为主要研究内容。经过分析盲源分离和时频分析的各自特点，采用盲源分离和时频分析相结合的方法，对噪声环境下具有非平稳特征的滚动轴承复合故障的诊断展开研究。　　本文首先介绍了滚动轴承的基本结构、失效成因、主要失效形式及特征频率的计算方式，并对滚动轴承的振动信号特征和复合故障类型进行了阐述。　　介绍了盲源分离的基础理论，并论述了盲源分离方法中的JADE算法。考虑到小波消噪的预处理作用，将小波消噪和盲源分离相结合，对噪声环境下的盲源分离问题进行了研究。通过仿真比较，发现小波消噪—BSS方法可以更好地解决噪声环境下的盲源分离问题。　　分析了非平稳信号的盲源分离问题，并介绍了两种时频分析方法:Wigner-Ville分布和Hilbert-Huang变换。其中，着重研究了EMD分解中的虚假分量问题。针对传统盲源分离方法的不足，将盲源分离分别和两种时频分析方法相结合，应用到正定和欠定环境下非平稳信号的盲源分离中。通过仿真分析，表明了该方法的有效性。　　介绍了滚动轴承故障实验系统，并论述了复合故障信号的获取方法。将基于时频分析的盲源分离方法和HHT相结合，应用到正定和欠定环境下滚动轴承复合故障的诊断中，进行实际的验证。结果表明，该方法对滚动轴承复合故障诊断具有很好的可行性和有效性。最后，利用Matlab GUI建立了滚动轴承复合故障分析软件，通过试验表明，该软件操作简单，响应速度快，能明显提高滚动轴承复合故障分析的效率。