振动分析是进行齿轮和滚动轴承的状态监测与故障诊断的重要手段。本文旨在研究适于齿轮和滚动轴承的振动信号处理方法。为此，分别建造了齿轮、滚动轴承故障诊断实验装置，模拟了9种齿轮故障、18种滚动轴承故障对所建立的故障诊断方法进行了验证和校核。 齿轮振动信号中常常含有大量噪声。为了有效地提取故障特征信息，本文建立了周期分段技术，即单齿分析技术。它将振动平均信号等距分段(所分段数与被监测齿轮齿数相等)，然后对分段信号进行频谱分析等。比较各段信号的异同以揭示故障齿的确切位置。实验分析结果表明，该方法对齿轮的表面局部损伤故障的早期诊断和断齿故障早期诊断十分有效，可以准确地辨别出有故障齿的位置，为齿轮故障诊断提供了一种有效手段。 齿轮和滚动轴承故障振动信号均呈现调制特征。因此，对测得的振动信号进行解调是齿轮和滚动轴承故障诊断的关键。常用包络解调技术对此类信号进行分析，但易受噪声影响，使得齿轮或滚动轴承的故障特征难以凸显。本文从研究相关函数的特性入手，经理论证明，发现自相关函数并不改变调制信号的调制特征，但具有显著的降噪特点。由此建立了时延相关解调方法，用于诊断齿轮和滚动轴承故障。这一方法的实现步骤是首先对测得的振动信号进行自相关分析，再对自相关函数进行时延，然后对时延后的自相关函数进行Hilbert变换解调。实验分析结果证实了时延相关解调技术是一种良好的降噪解调技术。并初步总结出了利用时延相关解调法识别滚动轴承不同故障类型的诊断特征。 另外，论述了常用的时频分析方法：Wigner-Ville分布与小波变换。在齿轮故障诊断中，Wigner-Ville分布不但可以判断局部故障的有无，且可监测局部故障的发展趋势。而在滚动轴承故障诊断中，Wigner-Ville分布难以判断故障的有无。Wigner-Ville分布计算时间长，不适于齿轮与滚动轴承的实时诊断。利用小波变换方法，分别对故障齿轮和滚动轴承的实测振动信号进行了分析、研究。结果表明：连续小波变换(CWT)可以诊断齿轮局部故障，但是其计算耗时，不宜用于实时诊断；离散小波变换(DWT)可以诊断滚动轴承故障，且可分辨轴承内环故障、外环故障及滚珠故障。但利用时延相关解调技术比使用DWT分析滚动轴承故障更为有效，且物理解释明确。 文中还针对转速、测点位置、故障分布(位置)、负载等因素对频谱分析、包络分析、时延相关解调等方法的诊断效果进行了大量的实验研究。结果表明，时延相关解调谱比包络谱受噪声影响小，能较好地凸显微弱故障信息。