大型铁磁构件（如重型齿轮箱、门式起重机、炼钢转炉等）常工作在低转速、重载荷、高温、高压、腐蚀等恶劣工况下，一旦发生故障，会给企业带来巨大的经济损失。若此类设备处于工作状态下，可用振动信号和声发射信号作为该类设备状态监测和故障诊断的信息载体，但当设备停止运行或运行于潜故障状态下时，振动信号和声发射信号异常微弱，甚至无法测取有效异常信息，而设备的大负荷运行却可使零部件产生局部的应力集中和细微变形，并以磁记忆的形式不可逆地保留下来，从而为此类设备的状态评估和早期故障诊断奠定了理论基础。本文以大型铁磁构件为研究对象，研究了磁记忆故障诊断实用技术。论文主要内容包括：（1）阐述了金属磁记忆检测技术的基本原理，利用磁记忆信号切向分量具有峰值，而法向分量过零且梯度具有峰值，并且随着设备应力集中程度的增大，切向分量的峰值和法向分量梯度的峰值也增大的特点，可用有效检测铁磁构件故障缺陷，尤其对于肉眼无法观察到明显缺陷的应力集中区域。利用金属磁记忆方法检测了齿轮和部分港口设备的故障，成功地判断设备应力集中区域，验证了金属磁记忆技术对设备早期故障特征提取的有效性。（2）针对磁记忆信号的非平稳特性，提出了基于固有时间尺度分解法（Intrinsic Time-scale Decomposition，ITD）的齿轮磁记忆信号特征提取方法，利用ITD方法将原始磁记忆信号分解为若干固有旋转分量（Proper RotationComponent，PRC）和一个单调趋势项，然后将部分PRC分量重新组合重构，将此方法用于低速重载齿轮，剔除磁记忆信号自身的大周期成分和磁场噪声，能有效实现齿轮磁信号的特征提取，提高信噪比。（3）利用支持向量机(Support Vector Machine， SVM)方法提取不同状态齿轮状态多维特征向量值，建立训练样本，实现对齿轮应力状态的评估，为齿轮磁记忆差异性预警机制提供有力依据，针对低速重载齿轮潜故障的磁记忆检测案例极度缺乏的问题提出差异性预警决策方法。（4）针对磁记忆信号的强噪声特性，利用多分辨奇异值分解（Multi-resolutionsingular value decomposition， MRSVD）处理磁记忆信号，其中细节信号对应磁记忆信号的噪声成分，近似信号为去除噪声之后的有效磁记忆信号，从而实现了磁记忆信号的降噪。将该方法用于某场桥主梁磁记忆信号的处理，有效地提高了重构信号的信噪比，消除大部分信号噪声，准确地判断除了该设备的应力集中区域。（5）针对金属磁记忆仪器价格昂贵，依赖进口的问题，利用高分辨率弱磁传感器HMC1043（三维磁场传感器），单片机、LCD显示屏等硬件，结合数字电路、模拟电路知识，搭建了三维磁记忆检测仪器。上述研究成果在磁记忆信号特征提取中取得了较好的效果，在磁记忆无损检测领域及早期故障诊断领域具有广泛的应用前景。