轴承振动性能是衡量轴承质量的重要指标之一，轴承振动值检测也是轴承出厂检测的必需环节。然而，目前国内轴承生产企业对滚动轴承的振动检测仍然主要依靠“人耳”听力检测和简易测振仪器相结合的方法，检测准确性不高且效率低下，已不能满足轴承企业大批量、自动化的生产要求。因此，开展全自动滚动轴承振动检测系统的研究具有重要的现实意义。本文首先研究了滚动轴承的基本结构、振动机理、故障类型和振动成分的组成，发现轴承元件表面缺陷为轴承生产过程中的主要加工缺陷。因此对轴承元件表面缺陷的检测是本检测系统的重中之重，并对轴承元件表面缺陷引起的冲击振动进行了着重研究。轴承生产过程中产生的加工缺陷都非常轻微，属于早期故障，并且采集到的振动信号受到轴承基础振动成分干扰较大，本文在共振解调法和经验模式分解(empirical mode decomposition，EMD)与峭度准则法的基础上提出了一种新的基于剔除轴承基础振动的改进集成经验模式分解(EEMD)的滚动轴承故障检测法。首先利用EMD分解与峭度准则法自适应地得到峭度最大本征模态函数(intrinsicmode function，IMF)分量，然后针对所选峭度最大IMF分量在早期故障特征提取中的不足对其进行剔除轴承基础振动的处理，同时对EEMD分解的改进应用不仅解决了由于剔除轴承基础振动带来的信号中断、间歇现象和“伪脉冲”问题，也大大减少了原有EEMD分解方法的计算量，使检测更为快速高效。通过大量的实验分析表明：基于剔除轴承基础振动的改进EEMD的滚动轴承故障检测法既保留了EMD分解与峭度准则法自适应的优点，又提高了对滚动轴承早期故障特征信息的提取能力。在本文提出的基于剔除轴承基础振动的改进EEMD的滚动轴承故障检测方法的基础上，以LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)为平台开发了轴承故障检测系统，配合机械结构和基于PLC(Programmable LogicController)的机械动作控制系统，使轴承振动检测完全实现了自动化操作。最后在某轴承生产企业的自动组装线上对本文研制的基于振动信号的滚动轴承故障检测系统进行了多型号、大批量、多振动组别的试验验证，结果表明：本文所研制的基于振动信号的滚动轴承故障检测系统的检测准确率达到99.9%以上，检测速度完全满足轴承生产企业3秒的生产节拍，具有很高的实用价值和广阔的应用前景。