随着科学技术的进步以及世界经济竞争的加剧，现代工业对机械设备稳定高效的生产效率、安全持续的生产能力提出了更高的要求。液压泵是液压系统的核心，滚动轴承是在机械设备中大量使用的易损件，其工作状态对整台设备具有重大影响。因而对液压泵及关键位置处滚动轴承的状态进行监测和诊断是十分必要的。轴向柱塞泵及滚动轴承故障信号十分复杂，表现出典型的非线性、非高斯、非平稳性。而数学形态学作为一种非线性信号处理方法，处理这类信号时具有独特的优势。首先，对形态学滤波的影响因素进行了探讨，在此基础上，对单尺度形态学结构元素尺度选择的问题，采用了一种复合评价指标进行寻优计算。对仿真信号及液压泵振动信号的分析表明，该方法可以清晰地提取出信号中的冲击特征成分。其次，针对单尺度形态学中结构元素尺度选取要求过高的问题，尝试采用多尺度方法对信号进行滤波处理。现有自适应多尺度形态分析方法在高采样频率及强噪声干扰下，不能得到理想的信号分析结果，因此，提出了一种基于限定阈值自适应多尺度形态分析方法。通过对仿真信号及液压泵信号的滤波分析，结果表明该方法能有效克服原自适应多尺度形态分析方法的不足，得到较为理想的滤波结果。最后，对原自适应多尺度形态分析方法存在的问题，从另一种角度进行尝试解决，提出了一种迭代自适应多尺度形态分析方法。采用仿真信号及美国Case WesternReserve University轴承试验台的轴承故障信号进行分析，结果表明该方法同样能清晰地提取出信号的故障特征，得到理想的信号分析结果。