低速大型滚动轴承在旋转机械中的应用越来越普遍,对于滚动轴承的故障诊断,振动信号检测通常是最有效的方法,但是振动检测技术依赖于准确的转速信息,对于转速运行平稳的设备可以采用传统的振动检测技术检测轴承故障。然而,低转速重载轴承通常伴随着相对较大的速度波动,故障频率低,难以使用传统频谱分析诊断故障。因此,基于声发射空间定位的优点,发展新的技术和手段找到低速大型轴承损伤确切位置,对于确认故障类型,避免轴承故障的误诊断,并在检修时提高效率具有重要的意义。针对轴承环状的结构类型,基于声发射线性定位的原理,提出一种只通过求解声发射信号时间差,不依赖求解波速的定位模型。对于实际轴承故障声发射信号频带宽,成分复杂,难以准确计算信号到达时差的问题,提出了基于小波包分解的最优时差计算方法。在节径为150mm的推力球轴承上,通过开展断铅信号模拟定位实验以及轴承表面损伤定位实验,验证了定位模型以及所提出算法的准确性。故障源的定位依赖于传感器间信号到达时间差计算的准确度,为了弥补基于小波包分解时差计算方法需要逐频段计算信号到达时间差的问题,使用一种更可靠的方法AIC(Akiake信息准则)计算传感器间信号到达时间差。通过引入原信号的特征函数,使得AIC函数更加灵敏,并通过计算信号特征函数的AIC来提高时差计算的准确性。为了验证所研究方法的普遍性,在型号为HRB811-500的大轴承上开展了断铅信号定位的静态测试,并通过所提出的两种算法得到了准确的定位结果。为能在实验室环境下开展大轴承的损伤定位实验,自主设计实现了一台运行大型轴承实验设备。针对大轴承故障信号质量差的问题,采用了中值滤波以及高通滤波的方法,对轴承故障AE信号做预处理,并通过两种时差算法开展了实验的验证。结果表明,所研究的方法能够实现大型轴承表面损伤源的位置估计。