滚动轴承是在各种机器中应用广泛的标准件之一，而且轴承故障是造成机器故障的主要原因之一。由滚动轴承中的单点故障所产生的振动信号已经得到了广泛的研究，而且已经提出了强有力的诊断方法。但是滚动轴承在使用过程中，随着运行时间的增加以及运行环境的改变，滚动轴承往往会出现两个以上的故障即滚动轴承的复合故障。复合故障并不是多个单一故障的简单叠加，而是多种故障特征的耦合，使得复合故障振动信号变得复杂化。因此，对滚动轴承复合故障信号的检测技术研究成为亟需攻克的难题。论文在对滚动轴承复合故障信号特征的研究基础之上，提出基于欠定盲源分离的共振稀疏分解方法。在对复合故障信号进行检测之前，先利用基于局部均值分解方法将复合故障信号分解到不同的通道中，即对耦合故障信号进行解耦，再利用共振稀疏分解方法对不同通道中的故障信号进行检测。论文通过建立滚动轴承系统外滚道与滚动体剥落的复合故障理论模型、内滚道与滚动体剥落的复合故障理论模型，分析了滚动轴承元件表面存在两个不同损伤点时的振动信号的调制特征。论文提出基于局部均值分解的欠定盲源分离方法，解决滚动轴承复合故障单通道振动信号的欠定盲源问题。首先利用局部均值（LMD）分解对复合故障的振动信号进行分解，得到包含不同故障信息的生产函数（PF），然后用独立分量分析方法对得到的PF分量进行盲源分离，最后得到含有不同故障源的相互独立的信号。论文对影响共振稀疏分解方法的稀疏程度的因素进行了研究，使之更加有效地对故障信号进行检测。通过研究品质因子相关性以及权重比例系数对共振稀疏分解稀疏程度的影响后，提出了使分解结果得到最稀疏状态的优化方案，并且将优化之后的共振稀疏分解方法应用到复合故障模拟信号的检测中。本文对应用广泛的深沟球轴承进行了实验研究。首先利用电火花加工出三组不同的滚动轴承复合故障，然后利用本文提出的信号检测方法对故障轴承进行检测，实验结果证明该方法不仅可以对滚动轴承复合故障的耦合信号进行分离而且可以有效的检测出不同的故障成分。论文最后与小波分析和EMD分析方法进行了对比研究，对比结果表明小波分析和EMD分析方法只能检测出一种故障成分，而本文的方法不仅可以全面对故障进项检测，并且信噪比更高。