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故障诊断对于人类工业生产等领域避免重大灾难的发生,使其高效地稳定运行具有重要意义。本论文针对旋转机械中滚动轴承的故障,应用小波分析对非平稳态振动信号进行处理,应用神经网络进行故障诊断。主要研究内容如下:首先,分析了故障诊断领域的非平稳信号分析方法,着重讨论了小波应用于时频分析的多分辨率特点,研究了选取最优小波包基与搜索最优基节点的方法,并利用小波包对原始信号进行预处理,提取特征向量。其次,研究和比较了基于误差反向传播神经网络、径向基函数神经网络、Elman神经网络和模糊自适应