在实际工程中，模态阻尼显示的是振动过程中能量耗散能力的大小，直接影响着系统振动的强弱。阻尼是影响结构稳定性的重要参数，在机械结构设计、减振降噪和损伤诊断等领域中都有着极为重要的作用，但是相比其重要性，模态阻尼的诊断精度并不足以应付工程应用，且较容易受测量方法、测量数据和阻尼诊断方法的影响。因此，如何改善阻尼诊断方法，诊断出高精度的阻尼比，并将其应用到实际工程问题的解决，这一直是学者们关注的重点。　　阻尼诊断中常常存在噪声干扰。受半功率带宽方法提高频率分辨率的思路影响，人们通常认为尽可能延长采样时间提高频率分辨率可以有助于信号阻尼的诊断，这种思路忽略了实际工程中噪声的干扰。本文研究发现，受噪声的影响，在进行采样时，采样点数并不是越多越好，而是有一个合理的范围，在这个范围内选取采样点数的确有利于提高诊断精度。在采样点数低于或者超出这个范围时，诊断结果的精度都会受到影响。进一步通过理论计算，推导出了采样点数范围的计算方法，为实际工程中的采样提供参考。　　本文从理论上分析了内积法诊断信号阻尼比的基本原理，使用内积法诊断阻尼时，由于负频率项的干扰，阻尼的大小是必须被考虑的。小阻尼情况下，负频率项的干扰较小是可以被忽略的;在大阻尼情况时，内积法受负频率项的干扰较严重，诊断过程受到很大影响，阻尼比的诊断精度有所下降。在定量分析负频率项影响诊断过程的基础上，提出给原信号加上时间窗的方法，选取逆衰减时间窗，提高分辨率，削减单自由度信号中负频率项的干扰。理论分析和计算表明，内积结合加窗的方法不受阻尼大小的限制，能准确诊断出单个信号的阻尼比、频率、幅值和相位，并且抗噪声干扰能力强。由于内积运算的滤波性，本文方法自然可以应用于非密集模态多自由度系统的阻尼诊断。进一步改进本文方法将其拓展应用于密集模态多自由系统的阻尼诊断，通过精确诊断出某一阶模态并将其从原信号中去除来削减其对剩余信号的干扰;并依此对剩余模态进行诊断;在提取出所有模态后进行模态信号的阻尼比诊断。仿真结果表明，密集模态信号的阻尼比诊断结果精度高。　　将内积结合加窗的阻尼比诊断方法应用到发动机凸轮轴的阻尼识别中去。试验结果证明，本文方法可以准确地诊断出凸轮轴阻尼，尽管凸轮轴的阻尼非常微小，并且存在一定的密集程度，本文方法仍然能够准确识别。进一步验证了本文方法的工程实用意义。