由于旋转机械自身物理结构及运行特点等因素的影响,其故障信号具有周期平稳的特点,表现在其统计量具有周期性质,它属于一类特殊的非平稳信号,使用传统的基于平稳理论的信号分析方法难以有效地提取故障特征。本文针对旋转机械故障信号的周期平稳性质,研究应用周期平稳处理方法进行旋转机械故障信号的分析及故障特征的提取。首先,对旋转机械故障信号的周期平稳性进行了深入地分析研究,澄清了周期平稳阶数与最低周期平稳阶数的区别与联系。以角度作为自变量的故障信号严格周期平稳性为基础,研究了转速波动对振动信号的周期平稳性所产生的影响,指出由于转速的波动,使用时域平均难以有效地降噪。对滚动轴承点蚀故障振动信号的周期平稳性进行了分析,根据其宽频带的特征,提出了应用带通滤波和二阶循环统计量相结合的方法进行故障特征的提取。其次,在故障信号周期平稳性的基础上,对应用循环矩分析进行故障特征提取进行了研究,推导了二阶循环矩的解调原理,指出二阶循环矩的解调作用实际上是谱差的结果。针对循环矩谱线较杂乱,提出首先应用Hilbert变换处理实数信号,再应用二阶循环矩进行特征提取的方法,有效地解决了谱线杂乱的问题。研究了循环频率的搜索区间,指出信号经过滞后积变换以后,可能会产生频率折叠的情况,为了避免此问题,提出了相应的解决方法。研究了滞后量选择对循环矩分析的影响,针对数据长度有限的情况,提出了加权平均循环矩法进行谱图的平滑。研究了循环频率的搜索步长及快速算法等,将Chirp-Z变换引入循环矩的计算中,大大减少了计算量。对循环功率谱的解调功能进行了推导分析,指出循环功率谱完全表征了信号的时域及频域特征。从不同角度对循环功率谱的定义进行了分析,建立了各二阶统计量之间的转换关系,推导了循环功率谱的估计方法及谱图的平滑方法。研究了在前滞、对称和后滞的滞后积形式下,时变矩及循环功率谱的表示形式,指出其异同。研究了二阶循环统计量的混频及倍频作用,指出自混频是谱差的推广,通过非线性变换,能够提高谱图的相对频谱分辨率。对经验模式分解的端点效应进行了分析,指出包络线的误差及两端极值点的不准确是其主要原因,根据经验模式分解失真逐渐严重的情况,提出采用变步长预测的方法进行端点问题的修正。对