滚动轴承是应用最广泛、也是最容易受到损坏的机器元件之一。它的正常运行与否直接影响到整个机械设备的运行状态,滚动轴承发生损坏会使得设备的振动和噪声增大,精度降低,甚至导致设备发生损坏而停止工作,因此对滚动轴承进行早期故障诊断具有很重要的工程意义。滚动轴承在运转的过程中,自身的物理结构及运行特点决定了其具有一定的随机性和周期性。当轴承发生故障时,振动信号呈现出一定的周期时变性,进而表现出一定的循环平稳特性。循环平稳理论从冲击的周期性入手揭示轴承的运行状况,进而通过循环频率反映出故障特征。由于高阶循环平稳计算量大,会产生谱冗余等缺陷。因而本文主要从低阶循环平稳理论对滚动轴承进行故障特征提取,本论文包括以下主要内容:(1)介绍低阶循环平稳的基本理论。阐述了循环平稳信号的定义与分类,着重介绍了二阶循环平稳统计量,即循环自相关函数和谱相关密度函数,叙述了循环谱的物理意义、平滑循环周期图、谱相干函数的定义,最后通过调幅和调频仿真信号分析了二阶循环平稳的解调性能。(2)滚动轴承的循环平稳性分析。介绍了滚动轴承振动特征、失效形式、故障特征频率,应用滚动轴承循环平稳仿真模型,对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体进行循环平稳性的分析。(3)提出了独立成分分析(ICA)与二阶循环平稳性的特征提取方法。首先阐述了ICA的定义、数学模型和基本性质。其次描述了ICA与二阶循环平稳性的提取方法,并通过仿真分析证明了两者相结合方法在提取轴承故障特征信息的有效性。(4)实验验证和分析。利用故障诊断实验台验证了ICA方法与二阶循环平稳性的特征提取方法在齿轮箱的滚动轴承故障诊断中的有效性。在分析齿轮箱中滚动轴承的内圈、外圈故障时,先对振动信号进行ICA的预处理,再对预处理后的信号进行二阶循环平稳特性的分析,相比未经预处理直接进行二阶循环平稳特性处理的方法,能够很好地提取出滚动轴承的故障特征频率,进而验证了该方法的有效性及其准确性。(5)论文最后对全文进行了归纳和总结,并对下一步的工作进行了展望。