在机械设备系统中,滚动轴承是众多旋转机械中较为关键,也是最易损伤的部件之一。据统计,在使用滚动轴承的旋转机械设备中,约有30%的机械故障与轴承损伤相关。相比其它零部件,轴承具有寿命离散程度大的特点,有些轴承工作时长远超过额定使用寿命,而有些轴承在未达到额定使用寿命前就已经出现缺陷,对正常生产工作造成影响。因此,对滚动轴承全寿命运行状态进行合理分析是十分必要的。传统分析轴承运行状态的时域和频域参数指标类型众多,且各自局限性较大,不能对全寿命周期运行状态进行良好划分。本文提出利用主成分分析(PCA)提取时域和频域联合参数中的新指标F,并通过确立F值定量分析标准判断轴承寿命运行状态。首先,采集轴承全寿命周期数据并作相关研究。运用旋转机械实验台采集滚动轴承全寿命周期振动数据,利用经验模态分解法和53H法分别对数据进行降噪和平滑处理,并提取判定轴承运行状态的时域及频域参数指标。其次,提出分析轴承寿命状态新参数指标F。运用主成分分析法提取信号时域和频域参数指标中主要成分,经过SPSS软件分析,给出判定轴承寿命状态的新参数指标F。经比较,新参数F能够将传统1 1个时域和7个频域参数指标优点进行有效融合,改善了频域指标和时域指标在滚动轴承磨损期判定和故障中后期判定不明确的缺点,优化了参数指标整个寿命周期的分析性能。然后,提出新参数F划分轴承寿命状态的定量标准并运用已知故障轴承对定量标准检验。为准确分析轴承寿命状态,利用修正指数曲线法对新参数指标F进行预测分析,并绘制轴承全寿命运行曲线图。经拟合曲线函数的一阶微分运算,确立寿命曲线不同运行状态分界位置的定量标准,并将轴承全寿命周期划分五种寿命运行状态。通过运用已知故障轴承数据对分段曲线运行阶段状态进行检验,验证依据定量标准F值划分轴承寿命运行状态的可行性。最后,搭建出滚动轴承寿命监测系统平台,利用LabVIEW完成对滚动轴承运行状态进行在线和离线两种方式监测,实现滚动轴承故障寿命运行状态分析在实际生产工程中应用。