回转支承是连铸机大包回转台上的重要旋转部件，其安全稳定性对于大包回转台正常运行至关重要。为了避免大包回转台运行故障，需要高效准确的诊断回转支承在运行过程中出现的异常现象。回转支承长期工作在低速重载的运行状态下，传统的轴承故障诊断方法并不适用，因此需要开发一套可靠的回转支承在线监测与故障诊断系统。论文的主要研究工作如下：（1）分析了大包回转台的总体结构，确定以回转支承作为主要对象监测其运行状况。分析了回转支承的主要破坏形式，选取振动、位移、电功率信号作为监测对象和诊断参量。（2）设计了连铸机大包回转台状态监测与故障诊断系统的总体方案，并对监测的物理量、测点布置、数据采集方式、分析方法、软件系统的总体和功能模块设计等问题给出了全面合理的解决方案。（3）通过对所采集的数据进行提取处理得出测试样本，分别运用模糊诊断方法、神经网络方法和模糊神经网络方法诊断故障并进行分析和比较，证明了模糊神经网络在回转支承故障诊断与识别应用中优越性，能显著提高回转支承故障诊断与识别的准确性。（4）开发了大包回转台在线监测与故障智能诊断系统，成功应用于某钢铁企业炼钢厂，系统运行稳定，实现了预定的设计目标。