近年来,由于旋转机械系统中低频振动而引发的灾难事故,使得人们意识到油膜失稳的分析及辨识变得至关重要。在影响转子轴承系统油膜失稳的多种因素中,不平衡力和非线性油膜力尤为突出,虽然对于非线性油膜力的研究成果丰硕,但是对于不平衡力对系统油膜涡动积累和扩展过程的影响还没有较明确的研究。本文主要研究不平衡力对油膜失稳发生过程的影响及其油膜失稳故障的辨识。关于不平衡力对油膜失稳发生过程的影响,论文通过建立单跨双转盘转子轴承系统非线性动力学模型,运用四阶龙格库塔法,对不同偏心比下的方程进行数值仿真,根据仿真结果获得分岔图、庞加莱映射、瀑布图和轴心轨迹图。观察发现偏心量对油膜失稳的发生过程有明显的影响,无偏心量时系统的运动状态并未出现混沌运动,随着偏心量的增加,系统的运动状态变的复杂,出现了多个运动状态之间的变换的现象,系统从单倍周期向其他运动状态转变的转频升高。偏心量对系统的稳定性也有一定的影响,偏心量较大时由于不平衡力的作用强于非线性油膜力作用,转子系统不容易产生油膜涡动,涡动会在一定速度范围内消失。为验证模型,本文进行了油膜失稳实验,通过对比实验结果与数值分析结果,表明本文建立的非线性动力学模型可以真实的反映不平衡量对油膜失稳过程的影响。为了实现故障辨识,在本文实验中也模拟了其他四种故障,分别是转子正常转动实验、不对中实验、动静件碰磨实验和不对中不平衡实验。基于单个学习机器识别效果受初始参数的影响,引入BP-FI模型,将BP-FI融合技术应用于转子轴承系统故障辨识中,可以很好的识别不同偏心比下的油膜失稳故障以及不同种类的转子系统故障,并且,与单个分类器相比,BP-FI模型的识别率更高,稳定性更好。