本文对基于三维谱图分析的印刷机胶辊轴承系统故障诊断进行了研究。主要内容包括：⑴学习轴承转子系统的运动特性，分析由轴承故障引起的胶辊轴承系统振动特性，建立胶辊轴承运动方程，为故障实验提供了理论支撑。⑵分析对比现有的信号处理方法的优缺点，构建仿真信号三维图，分析了各个方法对各频段信号的表征能力，选取了最优的三维图像变换方法作为胶辊轴承系统信息处理方法。⑶借鉴灰度投影的方法提取了能够有效表征图像信息的灰度特征，分析研究了特征提取方向对故障诊断正确率的影响，提出了基于纹理方向的特征加权处理方法，构建出能够有效表征图像信息的新特征量表，并结合神经网络建立了能够正确诊断胶辊轴承系统故障的方法，通过实例分析证明了该处理方法的有效性提高了故障诊断的正确率，为三维图谱识别提供了新的方法。⑷在无轴传动实验台上模拟了印刷机胶辊轴承的故障运动情况，通过对实验数据的分析处理有效的实现胶辊轴承系统故障的识别，验证了本论文提出的故障诊断方法的有效性。