当今社会工业化快速发展，各种机械设备被广泛应用于现代化工业生产实践中，开展设备状态监测与故障诊断工作，保障设备安全可靠的运行，具有重要的研究意义。针对大型旋转机械设备进行数据信号采集与状态分析，避免故障的发生，是确保设备正常运行以及设备管理维护的主要手段。离线式振动测试与故障诊断系统具有数据采集和故障诊断的功能，实现了信号采集，故障信息提取，并判断故障位置及类型，可以进行设备维护有效避免事故的发生。论文主要内容包括:　　(1)阐述了传统信号分析方法:时域分析、频域分析和时频分析。结合实验数据进行各算法对比与分析，了解各算法的原理与特性。本课题还引入了自适应时频分析方法，该方法对于提取工业现场非平稳性、非线性的复杂振动信号的故障信息，有着显著的效果。本文阐述了自适应时频分析方法中经验模式分解、固有时间尺度分解和局部特征尺度分解的基本原理。利用仿真信号与实验信号分别进行分析与处理，得到各算法的特点，最终验证了算法的准确性。　　(2)介绍了动态数据采集系统的硬件构成与软件设计两部分内容。该系统主要基于NI-4432-USB型号采集板卡，使用压电式加速度传感器进行数据采集工作。本采集系统实现了连续采集、间断采集和定时采集等操作，极大方便用户实现数据采集的不同功能。该采集系统能实现最大的采样频率为每秒采集10000多个点，能够满足高速运转的旋转机械设备的数据采集工作，也为之后的故障诊断提供有效的数据支持。　　(3)介绍了离线式MoniVIEW设备运行状态故障诊断系统，将十余种信号处理的算法添加到系统中并进行实验信号与工程信号分析，判断故障的类型，检测设备运行状态，避免事故的发生。该系统在旋转机械故障领域中具有广泛的应用。