机械设备的故障诊断与状态监测技术一直是机械领域的一个重要课题,它对于判断机械设备的运行状态,监控机械设备的运行过程,预测机械设备的使用寿命都有着重要的意义。设备诊断监测中的一项关键技术就是微弱特征信号的检测及其处理方法,其中非周期信号的检测与处理更是重难点。本论文研究一种基于非线性系统的微弱特征信号检测和处理方法——振动共振,旨在实现微弱非周期信号的检测与处理。论文以非周期双极性二进制信号为例,分别研究了基于过阻尼分数阶Duffing振子的变尺度振动共振现象和基于欠阻尼分数阶Duffing振子的变尺度振动共振现象,实现了对于具有任意最小脉冲宽度的非周期双极性二进制信号的放大增强。研究结果表明,过阻尼Duffing振子的分数阶会影响振动共振现象,其规律是,分数阶越大,达到共振时所需的辅助信号强度越大,且共振的效果越好,系统输出和输入之间的相似性更高;非周期双极性二进制信号的最小脉冲宽度对振动共振现象的影响规律是,在一定宽度范围内,最小脉冲宽度越大,振动共振越容易发生,或者说振动共振的效果越好;尺度系数对振动共振的影响规律是,与非周期双极性二进制信号的最小脉冲宽度进行有效的匹配,可实现任意非周期双极性二进制信号的放大增强。根据非周期变尺度振动共振方法,论文对几类工程应用中的信号进行了分析处理。针对线性调频信号,提出了分段非周期变尺度振动共振理论,可以实现对任意参数线性调频信号的放大;针对幅值调制信号的周期和非周期两种形式,非周期变尺度振动共振依旧有效的实现了对特征信号的增强;针对频率和幅值双重调制的信号——啁啾信号,提出了“谱放大因子”新的度量指标,并以自适应惯性权重粒子群优化算法和信息融合指标为基础,采用自适应非周期振动共振方法,实现了对任意参数啁啾信号的放大增强;针对复杂成分信号,变尺度振动共振方法可将所需要的微弱特征成分进行有效的提取。这些应用实例证明了非周期变尺度振动共振方法的有效性和普适性,该项技术具有良好的推广价值和应用前景。