滚动轴承是旋转机械中的易损元件，因而滚动轴承的故障诊断和监测一直是故障诊断技术中的重点。在滚动轴承的故障诊断和状态监测技术中，振动监测是主要的方法之一。传统的诊断技术是针对振动信号的时域或频域特征来提取特征量进行故障识别的。实际上由于滚动轴承在不同故障状态下，因刚度非线性、磨察力、间隙、外载荷等的影响，其非线性因素的影响是不同，如能在状态空间中准确描述滚动轴承系统行为，对于正确区分滚动轴承系统的状态和判断滚动轴承系统的故障行为是很有意义的。 论文综述了用于轴承故障诊断的各种常用方法，重点论述了相空间重构的定义、最大李亚普诺夫指数和关联维数的定义以及在轴承故障诊断中的应用，实验结果表明：滚动轴承振动信号在不同故障状态下的最大李亚普诺夫指数和关联维数是不同的，因此，可以将最大李亚普诺夫指数和关联维数作为识别滚动轴承故障的特征量，两者都能有效的判断轴承故障的发生的部位以及故障的类型。 本文在VisualC++的开发平台下，编制了基于最大李亚普诺夫指数和关联维数的应用程序，该软件能快速有效的计算出轴承振动信号的最大李亚普诺夫指数和关联维数，进而判断此轴承有无故障，通过验证这两种算法有很高的准确性。该软件即能单独使用也可以移植到其他大型的软件中。