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滚动轴承是旋转机械中比较常见的而且易损坏的部件,轴承的好坏对机器的工作状况影响很大。它的运行状态直接影响整台机器的性能,一旦发生故障就成为引起机械设备失效的重要原因,据统计旋转机械的故障有30%是由轴承引起的。因此,对滚动轴承的状态监测和故障诊断是机械设备故障诊断的重要研究内容。在设备故障诊断中,构成故障的特征空间是非常复杂的非线性关系,很难建立数学模型。人工神经网络能够映射任意复杂的非线性关系,具有自学习、自组织和自适应等特征,被广泛地应用于机械故障诊断中。本文提出了MIV算法,时/频域分析法和B