由于机械设备本身的结构和运行环境等因素,使得采集到的机械振动信号往往比较复杂,可能包含不同零部件和不同激励源激发的信号成分的相互叠加和耦合,还会有来自各个方面的噪声和干扰.研究开发有效的数字信号处理技术,对于故障诊断和早期故障预示具有重要的意义.该文将循环平稳理论应用到旋转机械故障诊断中,揭示了旋转机械振动信号普遍具有的二阶循环平稳性.研究分析了希尔伯特解调、平方解调和循环自相关解调方法各自的性能和特点,对比表明,循环自相关解调方法具有更好的噪声抑制能力和特征提取效果.将循环自相关解调方法应用到滚动轴承的故障诊断中,针对滚动轴承正常、外圈剥落、内圈剥落三种工况进行了研究,结果表明,在循环频率的低频带,循环自相关函数清晰地展示了这三种工况各自的循环频率特征,诊断效果明显.针对振动信号中的多载波调制现象,提出了分频带循环自相关解调分析方法,该方法有效地减少了多调制源和多载波引起的干扰频率.将该方法应用于齿轮箱碰摩故障的诊断中,成功地从振动信号中分离出了故障源.设计开发了基于LabVIEW的动态分析系统,实现了现场及远程的数据采集和分析,并且成功地应用于转子试验台状态监测、小波有限元裂纹梁实验和基于LabVIEW的计算机与PLC串行通信等研究中.