汽轮机是许多工业生产中必不可少的旋转设备。汽轮机转子作为其最为重要的组成部分,其可靠性、可用性、可维修性与安全问题越来越受到人们的关注,从而促使了人们对其故障机理及诊断技术提出了更高的要求,而转子运行中的振动信号包含能够反映这类旋转设备的工作状态的重要特征,通过对振动信号的特征分析来诊断汽轮机转子的工作状态是否正常对保护设备及人身安全、提高生产效率具有重要意义。本文首先分析了汽轮机转子运行过程中有可能出现的主要故障类型及相应的特征,分析了在不同故障出现时将会产生的振动特性,系统地回顾了旋转设备转子故障诊断的有关方法和原理,对振动信号的故障分析诊断方法进行研究,初步掌握了根据对振动信号进行分析及特征提取对汽轮机转子运行状态进行判断的方法,并应用罗克韦尔自动化公司的ENTEK振动监测系统对某炼油厂的汽轮机转子故障进行分析及故障诊断。同时,分析了快速傅里叶分析方法在振动信号分析应用中面临的一些局限性。为解决某些汽轮机转子故障发生时振动故障信号特征不明显而容易被噪声信号掩埋,进而造成故障误判或漏判问题,查阅大量的文献,对信号处理的前沿技术之一的小波分析技术进行了深入研究和探索。初步掌握了小波分析技术对振动信号进行分解、去噪、重构与分析的方法。最后在Matlab环境下用小波分析方法对振动故障进行了分析,并与快速傅里叶方法的分析效果做了对比,在故障信号特征频率不明显的情况下,体现了小波分析技术的优势。