轴承的疲劳损坏是海上旋转机械设备常见的故障原因，在轴承疲劳故障发生的早期进行检测即可提前发现轴承故障，避免造成机械设备事故，船用轴承的疲劳故障检测因受到船舶本身的振动、摇晃和环境等因素的影响，使得对采集到的振动信号分析更加复杂。　　本文选用船舶起重设备中常用的大型回转轴承作为实验对象，通过搭建的疲劳试验台来模拟轴承的实际工作条件，运用Labview虚拟机对轴承发生疲劳故障前后的采集数据进行分析研究。通过轴承运转过程中的温升和振动加速度信号来判断轴承的运转状态，当轴承温升明显并达到一定范围时即可判断轴承的运转状态可能发生异常，同时对振动加速度信号的峰值因子和峭度值进行分析，判断轴承运转过程中是否发生异常振动冲击。　　运用Labview软件编程对采集的轴承振动加速度信号进行包络解调，通过比较希尔伯特包络法和极值包络法对还原振动冲击的效果，最后发现先对数据进行希尔伯特包络，然后再进行极值包络得到的还原效果更佳。并且对振动加速度信号进行经验模态分解（EMD），可以具体观察出采集信号中的各个频率段波形成分，这样更容易提取信号中的有用成分，进而可以根据轴承各部件的故障频率判断出轴承发生疲劳损伤的具体部件。在经验模态分解过程中提出了一种端点极值数据延拓方法，该方法能够有效地抑制EMD分解过程中产生的端点效应，使分解得到的波形成分更加规整。最后还对振动加速度信号进行希尔伯特黄变换（HHT），从变换得到的希尔伯特谱中可以明显地观察到是否存在振动冲击，以及振动冲击的频率值和冲击时刻。