航天发射场地面设施设备是执行科研试验任务的重要物质基础,其质量的好坏直接影响科研试验任务的成败。因此开展对航天发射塔回转平台状态质量检测技术的研究具有重要的现实意义和理论意义。往复式低速重载旋转不完全大轴承是实现回转平台功能的一个关键部件,此类轴承由于其特殊的运行特点,传统轴承的故障诊断方法无法直接利用。对这种轴承的性能检测和故障诊断研究,是一个全新的领域。因此,本学位论文研究了滚动轴承的故障起因及故障类型,分析了各种故障的振动特点,总结了往复式低速重载旋转不完全大轴承的振动检测原理,为状态质量检测提供了理论依据,并据此设计了检测系统。在试验基础上,分析了回转平台在打开与合拢时的振动信号,首次提出了从脉冲能量法角度对往复式低速重载旋转不完全大轴承的状态质量进行检测,构造了加权平均的脉冲总能量和脉冲冲击次数特征参量,由此推导了回转平台的状态质量检测方法,并建立了基于BP神经网络的状态质量模式识别系统。通过本文的研究,实现了航天发射塔回转平台状态质量的有效检测,为航天发射任务的圆满完成提供了前提和保障,有一定的应用前景和较高的实用价值。