随着现代化生产科技的不断发展,提高机械设备实时监控技术和故障诊断技术成为必然趋向。机械故障信号的检测已成为一个重要的研究方向,广泛应用于通信、生物、物理等重要方面。本文针对随机共振理论的不足和局限性,提出基于多稳随机共振的机械微弱故障信号特征提取方法,深入研究随机共振小参数条件限制问题以及多稳随机共振方法在多频微弱信号中的应用。提出了基于小波变换和参数补偿带通多稳随机共振的多频微弱信号检测方法,为机械故障诊断提供了参考意义和应用价值。针对极低信噪比下微弱信号难以检测问题,提出了多稳态随机共振模型。首先,研究多稳态系统理论模型,包括朗之万和福克—普朗克方程;然后推导多稳随机共振的输出信噪比公式,分析图形系统地说明了系统参数与噪声对信噪比的影响,调节参数和噪声强度可以提高信噪比并找到最高信噪比时的最佳参数值。针对随机共振小参数条件限制问题,提出变尺度多稳随机共振检测微弱信号方法。该方法首先对大频率信号进行尺度变换使之满足随机共振条件,然后将调整后的小参数信号作为多稳态系统的输入端,有随机共振现象产生,从输出信号中可得到故障信号的频率信息,并与双稳随机共振方法得到的特征频率进行比较,仿真和实例结果均表明:相同条件下,多稳随机共振方法比双稳随机共振方法得到的频率准确,有效地检测出被噪声淹没的微弱信号,可以用于检测轴承类故障。对于强噪声背景下多频微弱信号不易检测的问题,提出基于小波变换和参数补偿带通多稳随机共振的多频微弱信号检测的方法。首先采用参数补偿抵消阻尼项的影响,然后通过多尺度小波离散变换,得到多个不同尺度频率的信号,调节各尺度信号的幅值大小使重构的信号分别输入到多稳随机共振系统中,信号幅值得到增强,最后用带通滤波处理输出信号,并进行傅里叶变换处理,得到时频图,通过仿真实验及轴承实例和齿轮实例分析表明,该方法简单易行,能够有效地检测多频微弱信号并大大提高了输出信噪比,与双稳随机共振相比具有明显的优越性。提出了色噪声背景下随机共振微弱信号的检测。推导色噪声和加性噪声驱动的多稳态系统的稳态概率密度函数和平均首次穿越时公式,分析各个参数对概率密度函数及平均穿越时间的影响,最后研究色噪声背景下微弱信号的检测问题,采用某公司的中速轴外圈故障数据分析,结果表明本文方法在色噪声背景下可以有效提取微弱信号的频率特征信息。