现如今各类旋转机械设备中,滚动轴承是一种常见的、易受损伤的部件,会影响生产实践,因此有必要对其进行实时的监测和诊断。故障特征提取是故障诊断的关键,现代信号处理方法在故障诊断中起着至关重要的作用。非平稳信号处理过程中一般要用到傅里叶变换,这种处理方法存在一定的局限性,为此新的变换方法被提出来,本文对短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换在非平稳信号处理过程中的应用情况进行了介绍,且对比了其优缺点。Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform-HHT)是美国著名学者N.E.Huang在上世纪九十年代建立的,此种变换主要是对信号进行经验模态分解而得到相应的瞬时频率信号,可得到很好的变换效果,因而后来受到广泛关注,且应用领域不断扩大。本文对此种变换的理论基础进行了论述,讨论了其特点和应用情况。介绍了希尔伯特谱、边缘谱和时频分析。分析了瞬时频率、时间尺度参数和固有模态函数。对此种变换的应用局限性做了简要分析。研究了滚动轴承故障特征提取中Hilbert Huang变换的具体方法。在故障诊断方法中,利用时间和频率对故障和正常振动信号进行分析,并将HHT方法应用于跌落冲击中。在此种变换的理论分析基础上,本文对LabVIEW软件做了简要的论述,并建立了基于此软件的HHT信号分析模块,然后选择振动信号为对象,测试了此种系统的信号处理功能。在系统开发之后,选择HTR-10电磁轴承跌落试验台架建立了测试单元对轴承故障信号做了测试,然后将所得结果和这种信号分析系统的结果进行了对比,发现所得结果基本一致。本文所获得的成果丰富了信号处理及故障诊断领域的内容。