随着中国经济的高速发展,钻机在基础设施建设中所发挥的作用越来越大。在钻机为桥梁打桩过程中,钻杆破坏或钻杆间螺栓松动造成的钻杆或钻头掉落的问题时有发生,这一问题也已经引起了人们的关注。本文针对钻机的钻杆破坏及螺栓松动两种故障形式进行研究,首先模拟旋挖钻机的工作原理设计、搭建了钻杆故障诊断研究平台,并基于此故障诊断研究平台进行实验研究。通过对钻杆不同运行状态的模拟,分别采集其在不同转速下的正常、钻杆破坏以及螺栓松动三种状态的振动信号。通过对所采集信号进行处理,提出了基于小波包能量分解算法的钻杆故障特征提取方法,并由此构建故障特征向量,通过所构建的特征向量完成对SVM模型的训练,用于对钻杆状态进行分类。此外,根据信号经小波分解后各尺度间的能量变化,提出基于小波分形的钻杆状态分类方法。在对所采集信号进行去噪处理的过程中,针对软硬阀值量化处理函数所存在的缺陷,引入了改进的阀值量化处理函数并用于钻杆的振动信号去噪处理。结果表明,所采用的阀值量化处理函数在进行信号去噪时取得了良好的去噪效果,训练所得的SVM模型以及小波分形的方法均能对钻杆的状态实现比较好的分类效果且相对于训练所得的SVM模型来说,小波分形取得的分类效果更好。