旋转机械在工业生产中应用广泛,转子系统作为旋转机械的关键部件,对其进行故障诊断对降低经济损失、确保人身安全具有重要意义。转子系统的故障信号常表现出非线性与非平稳性,时频分析方法凭借对非线性、非平稳信号良好的分析能力,在转子故障诊断领域得到了比较广泛的应用。本文针对转子系统故障尤其是耦合故障的时频特征分析开展了相关工作。主要内容如下:首先对时频分析方法进行了对比与选择,仿真对比分析了经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)对信号的分解效果,同时利用Bently RK4转子实验台进行了转子系统碰摩、油膜失稳、裂纹单故障及相应耦合故障实验,对比了基于两种信号分解方法的时频分析方法对各单故障数据的分析效果,结果表明:与EMD算法相比,VMD算法具有更好的抗模态混叠特性,同时基于VMD算法的时频分析方法能够更加清晰地展示转子单故障时频特征。鉴于基于VMD算法的时频分析方法对转子系统单故障良好的分析效果,进一步将其用于转子系统油膜失稳-碰摩、裂纹-碰摩耦合故障时频特征提取与分析,结果表明其对耦合故障的时频特征表达不清晰,且存在单故障与相应耦合故障难以区分的问题。针对基于VMD算法的时频分析方法不能有效提取耦合故障时频特征的问题,将基于复数VMD(CVMD)算法的全时频分析方法引入到转子系统耦合故障分析,结果表明全时频分析方法能够有效提取耦合故障全时频特征,同时更好地反映耦合故障的耦合特性。不同故障负频率时频图提供了差异化明显的时频特征,结合全希尔伯特三维图表征的转子进动情况能够为耦合故障与单故障的辨识提供依据。