随着机械工业和计算机技术的发展,设备状态检测和故障诊断方面的研究受到广泛重视并得以迅速发展。灰色系统理论在解决小样本的不确定性问题中的模式辨识问题方面表现出了良好的性能。它以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。本研究以转子为研究对象,并基于实验室已有的实验台对轴承-转子系统常见故障进行模拟,采用离散灰度形态滤波器对故障振动信号进行滤波处理,再完成频域变换并计算频域幅值灰色关联度,通过与标准故障模式判别矩阵的对比分析辨识故障类型。开展的主要研究工作及获得的研究结论如下：(1)在转子实验台上模拟了正常状态及不平衡、不对中、碰磨三种典型单一故障,分析了三种故障的发生机理并对故障振动信号进行了滤波消噪、频谱分析、模式辨识分析。讨论了常规的信号滤波及模式辨识方法的优劣性。(2)在滤波时为克服传统形态滤波器中单一的开、闭运算的扩张、反扩张性,采用开-闭、闭-开运算二级级联组合形式的离散灰度形态滤波器对故障信号进行滤波研究。通过对原始信号、滤波后信号的波形及频谱图对比分析,说明离散灰度形态滤波器对转子振动信号滤波处理具有良好的效果。(3)为准确、快速辨别复合故障中的各类型,在进行故障模式辨识时提出一种对频域振幅进行灰色关联分析的新方法。频域振幅灰色关联度是通过计算标准故障模式判别矩阵和待测信号经过特征提取后的频域幅值向量构成的数据序列折线的几何相似程度来判定两信号的相关性。前期实验中因为频域振幅的幅值差过大,造成了一定程度上的故障类型判别错误。后来在进行关联度计算前先对信号进行了归一化处理,将信号幅值范围控制在(0,1]之间,提高了辨识准确率。(4)由于本研究是一个系统的整体,均是在转子实验台上完成的,所以开发出一套转子实验台控制及数据分析系统就显得尤为重要。经过实验功能要求分析选择微软公司的C sharp语言编写一套Windows窗体应用程序,实现了实验台及其润滑系统的起停控制、转速调节,凌华DAQ2214数据采集卡的接口参数设置,振动信号波形实时显示,信号数据分析等基础功能。