故障特征的提取与表示关系到故障诊断的可靠性和准确性,是机械设备故障诊断中的关键问题,而且是机械设备故障诊断的瓶颈所在.本文应用循环平稳理论、小波分析理论、统计理论和时频分布及其重分配理论,针对旋转机械的典型部件:轴承和齿轮的故障特征的表示问题,对早期故障引起的振动非平稳特征的提取表示与提取问题进行了深入的研究.第一章阐明了选题意义,指出特征表示与提取在故障诊断中的意义,回顾了循环平稳理论、小波分析方法和统计方法、时频分析及其重分配等方法在机械故障诊断中的应用,指出本文的主要研究内容、研究重点和创新点所在.第二章主要研究循环平稳方法在齿轮振动特征表示中的应用.首先根据齿轮传递的误差,证明了齿轮的振动具有第一到第三阶的循环平稳性.第三章研究基于连续小波的信号特征表示与提取方法.首先研究了信号的连续小波变换中尺度与频率的关系和连续小波变换系数的奇异性.第四章研究基于正交小波分解的信号特征表示提取与提取方法.在分析信号的正交小波分解的基础上,提出通过分解系数对时间和小波包节点的分布表示信号的特征,将齿轮在正常状态、轻微故障状态和严重故障状态的啮合特征和故障特征表示为对时间和分解节点的系数.第五章研究了基于连续小波和统计检验的信号瞬态成分检验方法.在分析高斯噪声的连续小波变换的统计特性的基础上,提出自动检测信号瞬态成分的"逐步去除法".第六章研究了基于"逐步去除法"的轴承内圈、外圈和滚动体局部缺陷故障信号的瞬态成分的提取,结果表明"逐步去除法"能够将不同程度、不同类型的轴承故障的瞬态成分表示为对时间和尺度的分布情况.第七章研究了基于小波尺度图重分配理论在轴承和齿轮故障特征表示和故障诊断中的应用.在分析尺度图重分配的特点的基础上说明重分配方法能在提高信号特征的时频表示质量,并将小波尺度图的重分配算法引入齿轮和轴承的特征表示.第八章介绍试验.分别介绍了对齿轮进行的加速疲劳试验和对圆锥滚子轴承进行的设置故障试验,试验验证齿轮和轴承在多种故障时的振动信号特征.第九章总结全文.