滚动轴承是旋转机械的重要组成部分,其工作状态直接关系到机械设备整体的安全稳定运行。而且,滚动轴承属于易损部件,因此,国内外学者都将滚动轴承的故障诊断作为一个重要研究领域。鉴于此,本文以滚动轴承为研究对象展开了一系列的研究。主要研究内容如下:首先,在理论分析和工程应用的基础上阐述了此课题研究的背景、意义以及该技术的历史发展状况,对滚动轴承的研究现状以及发展趋势进行了较为全面的阐述。同时对实验所用平台及滚动轴承故障机理、故障诊断原理做了详细介绍。其次,对变分模态分解及共振解调的基本理论做了详细介绍,并将变分模态分解与经验模态分解、集成经验模态分解、局部均值分解做了对比分析。阐述了传统共振解调存在的问题及解决办法。针对传统共振解调中带通滤波器参数选择难以确定且依赖于人的主观经验的问题,采用快速谱峭度法构成自适应共振解调算法。再次,针对变分模态分解的参数设置需要人为预设的问题,提出基于互信息的改进变分模态分解法,使得分解精度更高。结合峭度准则,提出一套完整的滚动轴承故障诊断方法——基于改进的变分模态分解和自适应共振解调法。解决了传统共振解调法抗噪性差、带通滤波器参数设置问题。通过与传统共振解调及变分模态分解结合共振解调法对比,并采用定量指标分析,结果表明,所提方法在抗噪性能及故障诊断精度上均表现出明显优势。最后再次通过实际测得的滚动轴承外圈及内圈故障数据验证了所提方法的实用性,并通过对比突出了优越性。最后,经过翻阅相关资料,对实时系统有了更深层次的认识,懂得其研究意义非凡。本课题设计了基于LabVIEW RT的滚动轴承故障诊断实时系统,通过实际滚动轴承故障信号对系统进行试验分析,结果表明了所设计的系统的有效性。此实验系统不仅拥有清晰美观、操作便捷的界面,而且性能良好、运行通畅、扩展方便,能够高效地完成对滚动轴承故障的实时监测和诊断。