作为旋转机械的必要组成部分,滚动轴承的微小故障就会影响整个系统的运行状况,轴承的实时监测,故障诊断,寿命预测的重要性也就不言而喻。本论文以比振动信号丰富的声发射(Acoustic emission,AE)信号为研究对象,首先解释了声发射现象产生的原因及其信号的分析方法,通过对实测轴承声发射信号的处理,提取各个域滚动轴承性能退化指标,然后寻求这些指标中最能代表轴承疲劳规律的指标来衡量轴承的运转状态。这对于保障设备运行的可靠性,实际生产利益最大化有着举足轻重的意义。本论文的主要研究内容如下:(1)从时域参数,声发射参数和信息熵三个方面的变化趋势,研究轴承全寿命周期的退化特性,得到整个生命周期中特征参数的变化。将轴承性能退化分为三个阶段。比较和分析了滚动轴承寿命周期中不同角度的特征参数的特征性能。结果表明,尽管这些参数可以反映轴承的退化状态,但选择单个特征参数作为衰减性能的表征,灵敏度和稳定性通常不平衡,单个特征参数通常仅对一种类型的缺陷或故障敏感。在实际操作中,由于轴承运转的复杂性和可变性,不能有效地表征依赖于某一领域中的单个特征参数作为退化性能指标。(2)针对轴承性能退化指标选择多样化的问题,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)用于融合时域,频域和时频域的特征参数。选择包含信息最多的第一主成分作为轴承性能退化的评价标准。(3)建立了一种新的判定声发射信号脉冲频率的方法。从时域波形出发,利用脉冲间的间隔时间来初步判断故障频率,通过脉冲能量加权和阈值修正的方法获取精确的脉冲频率。计算简便快捷,较广的多故障诊断的应用范围,为本方法最大的特点。同时也为轴承疲劳试验的故障种类的判别和停机条件提供了有力的保障。