某型特种车辆变速箱的运行状态判断主要依靠人工拆卸、观察的方式，采用定期检修和事后检修的方法来保障其运行，其检测诊断的效率低下，甚至隐含着较大的安全隐患。有鉴于此，本文以某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承为研究对象，应用现有的信号处理方法，对其进行特征分析。提取能表征圆柱滚子轴承运行状态特性的特征量，并选用合适的模式识别方法对其进行故障诊断。这改善了检测手段，提高了诊断效率，为某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承的故障诊断提供了一种实用可行的手段，同时，也具有一定的实际指导意义。论文首先在自行搭建的台架实验台上对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承进行了实验研究，对从实验中所采集的圆柱滚子轴承各状态振动信号进行特征分析，提取了圆柱滚子轴承各状态振动信号的小波包能量熵，并应用支持向量机对其进行故障模式的识别。本文的主要内容有：1.基于某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承典型故障状态台架实验台，模拟制作了圆柱滚子轴承滚动体故障、点蚀和压痕、外圈滑动磨损、轴承正常四种典型轴承状态故障件。在台架实验台上采集了圆柱滚子轴承在不同故障状态类型、负载扭矩及转速等多种工况下的振动信号数据。2.理论上分析了圆柱滚子轴承的基本结构和振动机理，研究圆柱滚子轴承的振动信号特征，定性分析了圆柱滚子轴承的固有频率和故障振动频率。从时域、频域两个角度对圆柱滚子轴承不同典型状态振动信号的特性进行分析。3.利用小波包对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承滚动体故障、点蚀和压痕、外圈滑动磨损、轴承正常四种状态振动信号进行分解，分别对小波包分解所得到的各频段重构系数的能量熵进行提取，用来表征圆柱滚子轴承不同状态特征，并对不同状态信号小波包各频段重构系数总能量熵进行区分比较，验证了所提取的信号特征量的有效性及实用性。4.将支持向量机原理应用到某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承故障诊断当中。结果表明，应用小波包能量熵和SVM能有效地对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承滚动体故障、点蚀和压痕、外圈滑动磨损、轴承正常四种典型状态进行故障诊断，且得到较高的准确率，可用于工程实际应用，对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承的故障诊断具有一定的指导和实用意义。