滚动轴承是机械设备中应用最广泛、最关键、也是最易损坏的零件之一,其运行状态直接关系到整台机器或整个系统的性能。据统计在使用滚动轴承的旋转机械中,大约有30%的机械故障都是由轴承引起的。因此,长期以来,对旋转机械滚动轴承的故障诊断一直是业内研究的重点和难点。现阶段针对滚动轴承故障特征提取比较成熟的应用只是针对于单故障匀速条件下,而实际运行中启停频繁、处于变转速状态下的设备不在少数,同时在工程实际中有的设备需要轴承损坏达到一定程度才更换,期间就可能存在多个轴承故障并存的现象。多故障同时检测仍然是监测和诊断旋转机械的一个巨大挑战。多故障诊断主要集中在轴承不同部位同时存在故障、转子系统碰摩和裂纹、轴偏差和转子不平衡等复合故障等。到目前为止,已报道的工作中对于滚动轴承多故障同时检测非常有限,因此具有一套比较成熟的多故障数据集就变得尤其重要。本文首先介绍了滚动轴承常见的失效形式以及滚动轴承的运动学,并进行了滚动轴承的局部故障实验设计,利用北京交通大学ST-5000A多功能转子实验台和上海大学BVT系列滚动轴承振动测量仪对恒定转速和变转速条件下的滚动轴承故障振动信号进行了采集,得到一套比较完整的滚动轴承故障数据集。基于以上实验数据,本文采用基于谱峭度的共振解调法和基于EMD经验模式分解的共振解调法分别对实验所采集到的匀速多故障数据进行分析处理,验证了所采集到的滚动轴承多故障匀速数据的质量。本文采用基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断算法,即基于瞬时故障特征频率估计转速的提取方法在没有转速信息,只包含故障轴承振动信息的情况下,验证了实验所采集到的不包含转速信息的滚动轴承单故障变转速以及多故障变转速实验数据的质量。最后对于实验所采集到的有转速信息条件下的单故障变转速和多故障变转速故障数据采用基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析法验证了故障数据的质量,并对该处理包含转速信息的单故障变转速和多故障变转速的方法进行了改进和优化,使其处理故障数据更加有效。