随着工业现代化的发展,旋转机械被广泛地应用于工业生产领域中。旋转机械的稳定运行可有效保证经济效益提高、避免灾难性事故发生。而旋转机械中滚动轴承是必不可少的核心部件之一,为此对滚动轴承故障及故障诊断方法进行研究,可确保旋转机械系统高效、稳定、安全工作。论文以滚动轴承为研究对象,将模态分解理论与Compact-RIO技术相结合进行方法研究。同时,将该研究方法在新开发的系统对其验证、应用。首先,研究滚动轴承发生故障机理,从而确定故障冲击特征表现形式,进而凸显故障滚动轴承的调制信号特征,且将提取冲击信号特征作为研究标准,设法从复杂的滚动轴承调制信号中寻找这类信号特征,并依据此特征提取有效的故障信号分量。其次,详细阐述应用Compact-RIO技术搭建完整采集、分析实验平台的过程。其中包括采集硬件选配,依据以选的硬件结构完善软件开发环境。因为滚动轴承作为研究对象,Compact-RIO技术作为开发背景进行故障诊断系统开发。所以根据功能要求,论文将Compact-RIONI9012机箱、NI9234振动信号采集卡、LabVIEW2014、Real-Tiem等软、硬件模块进行关联匹配,其目的是为开发滚动轴承故障特征提取系统打下基础。然后,依据滚动轴承在强噪声环境下的工作特点,为有效解决由经验模态分解方法导致的虚假分量严重的问题,将通过两种方案进行研究:其一是探索应用图形化编程实现动态EMD信号分解,通过结合图形化编程特点实现了信号动态分解显示过程,从而可以直观判定故障分量;其二是通过优化非递归分解方法VMD的K值,进而提出优化VMD分解结合MED滤波对故障信号进行特征提取构想,且在此基础上提出了应用MED对模态分量滤波择优重构的方法。最后,利用实验室故障实验台等有关设备经过大量实验,完成对滚动轴承内圈故障与滚动体故障实验测试,并通过不同的模态分解方法对故障滚动轴承振动信号进行分解与特征提取。实验结果表明,不同的模态分解方法与Compact-RIO技术结合后搭建的系统运行稳定,具有较好的适用性。