随着科学技术的不断发展,机械设备越来越复杂,自动化水平越来越高,设备在现代化工业生产中的作用和影响越来越大,与设备有关的费用越来越高,机器运行中发生的任何故障或失效不仅会引起严重的后果,造成巨大的经济损失,甚至还可能导致灾难性的人员伤亡和恶劣的社会影响。可见,设备故障诊断、监测技术在现代工业生产中起着非常重要的作用。滚动轴承是旋转机械设备中最常用的部件之一,所以对滚动轴承的故障诊断和检测具有重要的现实意义和经济意义。滚动轴承故障诊断的关键是对振动信号进行分析和处理,并提取滚动轴承的故障特征。滚动轴承振动信号分析法是通过安装在轴承座和箱体上的振动传感器来监测滚动轴承的振动信号,并通过对滚动轴承振动信号的分析、处理,来提取信号中所包含的故障特征,进而掌握滚动轴承的工作状态,从而能及时地对各种故障进行处理。由于大多数滚动轴承故障振动信号是非平稳信号,因此需要选择适合于非平稳信号分析和处理的方法。由于时频分析方法能同时提供振动信号的时域和频域信息,因而在滚动轴承故障诊断中应用最为广泛。本文利用小波变换具有多分辨率分析的特点,并且在时域、频域都具有表征信号局部特征的能力,所以采用小波分析。本文通过对实验数据的分析,验证了基于小波分析和小波包分析两种故障诊断方法的有效性,并通过对不同类型、程度故障的情况进行分析对比,进一步研究了滚动轴承故障诊断的一般规律。此外,通过对不同的小波基函数和小波分解层数的分析提出了一些研究滚动轴承故障诊断效果的分析方法,并希望在此基础上开发一个滚动轴承故障诊断的实用模型。