本论文结合浙江省自然科学基金项目“基于盲分离技术的机械噪声故障诊断研究”(5001004)，对机械噪声检测、诊断技术进行了探讨，分析了信号盲分离(BSS)技术及算法在故障诊断中的应用，并在此基础上进行了仿真实验研究；同时，论文还结合横向项目“多机组分布式监测与故障诊断系统”的研究与开发工作，分析了状态监测与故障诊断系统的功能与结构，并对其中的关键模块进行了实现。论文的主要内容如下： 第一章论述了机械故障监测与诊断领域的发展现状及趋势，分析了机械噪声诊断技术的原理及其国内外研究现状、存在的问题和发展趋势；针对机械噪声诊断技术存在的问题，在分析国内、外对信号盲处理的研究及应用现状的基础上，初步引入信号盲分离概念及模型。 第二章介绍了噪声的特性，提出了基本的噪声监测方法；在查阅了有关噪声测量标准的基础上，针对盲分离(BSS)技术的特点，设计机械噪声监测与故障诊断系统的方案。 第三章介绍了基于最小互信息量(MMI)的盲源分离理论及其算法，并用C++实现了该算法，对该算法进行了仿真研究，得到了令人满意的信号分离效果。 第四章分析了基于最大熵的盲源分离(ME)原理与算法，并将其与基于最小互信息量(MMI)算法进行比较；随后，应用多个实例进行仿真研究，对分离效果进行了分析。 第五章分析了机械故障诊断系统结构与功能，阐述了“多机组状态监测与故障诊断”网络系统的解决方案、软硬件功能与结构及其实现，并设计基于盲分离(BSS)技术的噪声监测诊断软件模块。 第六章总结全文的工作，指出信号盲分离技术的应用局限性及其改进方向；同时，分析了其他技术为辅助手段应用可能性，展望了机械噪声故障诊断系统的发展方向。