随着现代工业对高质量、高精度生产需求的日益增长，有效地对机械系统进行故障诊断愈发关键。滚动轴承是旋转机械和传动系统中一种重要组成部件，对机械设备的正常运行至关重要，同时由于其工作环境复杂，滚动轴承也是故障率最高的部件之一。因此，对滚动轴承进行故障诊断具有重要的意义。滚动轴承在实际运行过程中不可避免地受到由轴承游隙、滚动体打滑等因素引起的随机激励影响，实测的振动信号中存在随机特征明显、故障特征频率成分微弱等问题。本文针对机械故障综合模拟试验台中的转子系统，考虑滚动轴承故障和随机激励影响，搭建实验平台并获取实测振动信号。基于相空间重构方法将一维时域振动信号重构到高维相空间，进一步分析杂乱振动信号在重构后的高维相空间中的不同拓扑流形结构，进而对信号进行识别和分类；结合独立分量方法，将振动信号分解成若干独立成分，获取其主流行，以识别滚动轴承故障特征频率成分。通过对实测振动信号的相空间重构和独立分量分析得到的结果与传统时频特性的对比分析，有效提取出滚动轴承的一些典型故障特征，为今后的工程应用提供借鉴。