滚动轴承是旋转机械中重要的部件之一，其运行状态直接影响到整台机器设备的性能和使用寿命。因此，研究滚动轴承的故障诊断技术，具有重要的现实意义和经济价值。本文以滚动轴承作为研究对象，分析产生故障的原因以及振动信号的特征，应用现代信号处理技术，对滚动轴承的振动信号进行分析，从而实现滚动轴承的故障识别。主要内容如下：　　（1）提出了基于高频共振解调与平方包络的滚动轴承故障诊断方法。运用共振解调方法提取滚动轴承故障振动信号中的高频共振成分；利用平方包络方法将得到的高频共振信号进行重构；对重构信号进行频谱分析，得到其故障特征频率，并识别相应的故障类型。通过滚动轴承内圈故障试验，结果表明该方法能有效性的减少低频成分的干扰，提高信噪比，突出故障特征频率。　　（2）采用谱峭度的滤波特性和最佳带宽选择原则构造滤波器。为了提取信号中包含的故障特征频率带，结合快速 Kurtogram算法和最佳带宽选择原则，对滚动轴承故障振动信号进行滤波。采用仿真信号对谱峭度的滤波性能进行了验证。通过分析早期轴承故障振动信号，验证了本文所提的最佳带通滤波器参数确定方法的准确性。　　（3）提出了基于快速 Kurtogram算法与平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法。首先，通过快速 Kurtogram算法和最佳带宽选择原则确定包含故障信息的频率带；其次，采用带通滤波提取故障信息频带；最后，计算去直流后信号的信噪比，若其信噪比大于1，则利用平方包络方法进行重构，以突出故障特征信号，分析重构信号的频谱图，识别出相应的故障类型。通过滚动轴承外圈试验表明基于快速 Kurtogram算法与平方包络共振解调方法优于传统的共振解调法。