旋转机械在现代工业中具有重要位置,是大型船舰、航空航天、电力及机械等重要行业的关键设备。滑动轴承作为大型转动机械的重要组成部件,由于能有效提高转子系统稳定性且结构简单、支承能力强而被广泛应用。然而轴承工作状态异常通常会对整机的正常工作带来显著影响,会损耗设备甚至酿成事故,因此对滑动轴承异常状态信息进行信号分析研究,尽可能地维护设备正常工作,避免因滑动轴承故障造成整机停机或导致设备工作效率低下具有重要意义。现实中由于存在变速、非稳态负载、缺陷、故障等原因,转子的振动信号经常呈现非平稳特征且伴随有次谐波及高倍频分量,利用传统时域或者频域分析理论,很难完整准确地描述此类信号,也不能够精细分析各分量的性质和出现原因。转子升速过程包含转子更多的故障信息,但由于高倍频分量的存在使其各分量间在频域存在混叠,不能够用单纯使用滤波器实现各分量的分离。本文以转子-轴承系统的集中质量模型为基础,仿真油膜涡动故障信号并详细分析了转子-轴承系统的各个参数对系统动力学响应的影响。采用了轴心轨迹图、频谱图与时频图相结合的方法,对油膜失稳故障特征进行分析总结,为后文故障诊断的判定奠定理论基础。将滑动轴承油膜涡动仿真及实验故障信号作为重点研究对象,通过优化频谱集中性指标来估计信号的瞬时频率参数,然后通过调用所估计的瞬时频率参数,解调非线性调频信号,获得平稳信号,最后通过带通滤波器来提取所解调的平稳信号,是一种不依赖于时频表示的信号瞬时频率估计方法、抗噪性能良好。仿真及实验的分析结果验证了非线性调频信号分解方法提取此类故障信号特征的有效性和优越性。由于能够精确提取分量,有利于对油膜失稳故障的早期诊断,能够揭示油膜涡动、油膜振荡故障的发生过程及严重程度。并在此基础上系统地总结了用非线性调频分量分解方法时发生油膜失稳故障的各分量振动特征,作为油膜涡动、油膜振荡故障的诊断依据,对工程实际的油膜失稳故障诊断具有指导意义。