随着工业现代化进程的推进,旋转机械设备的正常运行在生产过程中起着举足轻重的作用,其中齿轮轴承长期连续工作在恶劣环境下,易出现多种故障。利用声发射(AE)检测技术可以实现对设备早期损伤的实时监测,可检测对结构安全更为有害的活动性缺陷。光纤布拉格光栅(FBG)传感器具有抗电磁干扰、体积小、可嵌入结构中、易实现大规模分布式测量等优点。因此,本文结合两者的优点建立光纤光栅声发射检测系统,采用多种解调方法,对旋转机械设备进行了有效的故障诊断。本课题应用FBG AE传感器和压电陶瓷(PZT)传感器对AE信号进行采集,分别进行了钢板断铅实验,故障轴承和齿轮检测实验,通过对比两个传感器采集的信号发现,其时域图波形基本相同;AE信号到达时间相同;灵敏度相同;PZT传感器采集到的信号,FBG传感器均能采集到,表明FBG传感器和PZT传感器均可对AE信号进行有效的采集。为实现对FBG传感器采集信号的解调,分别使用光谱仪解调法、匹配光栅法、可调谐法珀滤波器解调法、窄带光源法和匹配光栅与窄带光源联合解调法,五种方法均基于波长调制,通过声—光—电的转换,从而实现对AE信号的解调。对比本文使用的解调方法,匹配光栅与窄带光源联合解调法具有较高的解调精度,是较优的解调方案。本课题根据不同信号特征差别选择不同的去噪滤波算法,包括带通、滑动均值、小波和卡尔曼滤波,其中小波阈值与卡尔曼联合去噪滤波可最大限度的降低噪声幅值,并保留有用信号波形不变。最后运用希尔伯特黄变换(HHT)对故障轴承信号进行处理,首先进行经验模态变换,可分解出多个本征模态函数(IMF),对每个IMF做希尔伯特包络谱,信号幅值最高的IMF为轴承故障信号,幅值越高代表故障程度越严重,对应的包络谱中,峰值频率则代表轴承故障特征频率。对比理论计算值,即可判断轴承故障类型,还可根据IMF中信号幅值大小判断故障程度,试验测试的故障频率与理论计算值间的误差小于9.4%。