旋转机械广泛的应用于交通、能源、矿冶及制造等国民经济的重要行业以及航空、航天、航海等国防重点领域,是国家基础工业中最关键、最核心的装备。恶劣的运行环境以及长期的交变甚至随机的轴向、弯曲和扭转荷载作用,容易导致转子裂纹或其它结构损伤发生。转子裂纹是旋转机械常见也是潜在的最危险故障,若不及时发现,可能造成突发的灾难性后果。因此,为保证旋转设备的安全可靠服役,实时监测以实现轴系裂纹的早期检测并给出裂纹位置和严重程度信息具有重要的意义。论文以单跨双盘转子—轴承系统为研究对象,针对当前裂纹转子研究中存在的裂纹转子动力学特性不完善以及缺乏可靠的裂纹诊断方法等不足和尚待解决的问题,开展深入研究。基于有限元方法,采用Timoshenko梁单元建立了无裂纹转子—轴承系统有限元模型;基于线性断裂力学应变能量释放率理论推导了裂纹单元刚度矩阵;通过集成无裂纹及裂纹单元建立了裂纹转子—轴承系统有限元模型;基于应力强度因子为零法,对转子裂纹呼吸作用进行模拟;通过与现有文献、Abaqus大型商用软件以及实验测试结果对比,验证了建模方法及求解的正确性,建立的模型可用于裂纹转子动力学正问题及逆问题的研究。基于建立的含呼吸裂纹转子模型,系统地研究了外激励作用下的裂纹转子耦合振动响应特性,包括偏心引起的弯扭耦合、各方向外激励作用下的耦合以及传递静载荷对耦合响应特性的影响;研究了稳态工况亚临界、过临界及超临界转速下裂纹转子的不平衡响应特性并揭示其产生机理;研究了提速工况下裂纹转子横向及扭转方向的不平衡响应特性。研究表明:无裂纹偏心转子存在弯扭耦合;直裂纹转子存在纵弯耦合,不存在弯扭及纵扭耦合;斜裂纹转子存在弯扭、纵扭、纵弯耦合。通过合理的施加外激励,利用裂纹转子的组合共振现象可实现裂纹的检测。转子传递静扭矩将影响裂纹转子的动力学特性,对于直裂纹转子,静扭矩对转子动力学响应几乎无影响;对于斜裂纹转子,静扭矩将影响裂纹的呼吸状态进而影响转子动力学响应。超谐成分及亚临界共振现象的出现是裂纹转子的显著特征。裂纹转子在亚临界、过临界及超临界转速时裂纹呼吸规律不同,且受转盘相对偏心相位角的影响。对于提速工况下的转子,在扭转方向更容易产生较高阶成分,可能在低转速时出现亚临界扭转共振。针对实际运行转子连接不对中无法消除且将干扰裂纹检测的问题,研究了不对中干扰下的转子裂纹检测方法。采用全谱及短时全谱方法,分别研究了不对中、裂纹及不对中-裂纹耦合故障下的全谱特性,提出了不对中干扰下的转子裂纹定性检测方法;进一步,通过分析不同裂纹参数下的全谱特征,提出了基于涡动幅值比特征的不对中干扰下的转子裂纹定量检测方法。针对运行状态下的转子裂纹定位尤其是多裂纹定位的难题,从多传感器时空信息融合的角度出发,研究在未知健康转子模型信息的情况下,实现多裂纹定位的方法。将特征正交分解引入到转子系统,提出了基于最佳特征正交模态结合间隙插值及分形维数的多裂纹定位方法。考虑实际转子中阶梯引起的局部刚度降低对裂纹定位的干扰,通过频域奇异值分解提取了对裂纹敏感的超谐特征变形形状,提出了基于超谐特征变形形状的多裂纹定位方法。基于代理模型技术,从模式识别和目标优化两个方面对运行状态下转子裂纹参数的量化识别进行研究。首先通过参数敏感性分析,提取了对裂纹参数敏感的超谐特征向量。分别提出了基于超谐特征向量结合BP神经网络的裂纹参数识别方法及基于超谐特征向量与Kriging代理模型的裂纹参数识别方法。基于超谐特征向量结合BP神经网络的转子裂纹参数识别方法,对裂纹位置及深度同时识别正确的概率达到95%。而基于超谐特征与Kriging代理模型的裂纹参数识别方法,在减少所需样本的同时,达到了准确识别裂纹位置和深度的效果,且方法对噪声鲁棒性较强。将多元经验模态分解应用于转子系统多通道信号降噪,采用相关系数法自动选择重构分量,实现了多通道信号同步降噪。通过台架实验验证了基于全谱及短时全谱分析的转子裂纹定性检测方法以及基于涡动幅值比特征的转子裂纹定量检测方法。验证了基于特征正交分解的转子裂纹定位方法以及基于频域奇异值分解的转子裂纹定位方法。论文围绕裂纹转子动力学特性及转子裂纹诊断,从裂纹转子—轴承系统动力学建模、裂纹转子动力学特性、转子裂纹检测方法、转子裂纹定位方法、转子裂纹参数识别方法以及台架试验等方面展开研究,补充了裂纹转子动力学特性,提出了可靠的转子裂纹检测、定位及识别方法,为旋转机械裂纹状态监测系统的开发提供了方法参考,具有一定的理论及工程价值。