现代机械越来越朝着大型化、自动化和智能化方向发展,必然导致机械设备运行工况的复杂化。因此,针对大型旋转机械的测试信号也随之受到更多的干扰,必然导致信噪比降低,从而给设备的故障识别带来难度。本文从旋转机械的故障机理出发,分析运行过程中信号的周期性成分和冲击性成分,针对周期性的冲击信号,提出了频域线性峭度指标来衡量冲击调制的周期强度,并与传统峭度指标相结合,提出了基于加权谱峭度方法来确定故障冲击的最优共振频带,克服了基于传统峭度指标的信号增强方法对干扰冲击敏感的问题。结果表明,本文提出方法在轴承故障诊断中取得了良好的应用效果。论文具体研究包括以下几个方面:第一,本文提出了基于加权谱峭度的最优共振频带确定方法。通过使用频域线性峭度值对传统谱峭度进行加权,频域线性峭度的使用有效解决了谱峭度对随机干扰冲击敏感的问题,同时克服了非冲击周期调制成分的干扰,从而更准确的确定最优共振频带。第二,通过对不同工况下轴承故障信号的仿真,验证了加权谱峭度方法针对分析周期性冲击故障信号的分析具有很好的效果。同时使用不同信噪比的仿真信号验证了加权谱峭度方法对随机噪声具有很强的抗干扰能力,在信噪比极低的情况下仍然能有效的确定共振频带。同时,该方法对随机大冲击干扰也具有很好的鲁棒性。通过权值的调整使加权谱峭度方法同样可以应用于变转速情况下冲击故障的检测。第三,将加权谱峭度方法应用于轴承故障诊断、轴承寿命预测中,证明了加权谱峭度方法对实际工程信号的有效性。通过使用该方法确定的共振频带解调故障信号,能够准确的实现冲击故障诊断。最后,论文还研究了在线监测系统,重点研究旋转机械的监测系统。本文提出方法的实际应用对象是周期性冲击故障,因此将其应用于旋转机械周期性冲击故障的状态监测。通过分析调相电机和转向机的故障特点,设计了两套在线监测系统。