滚动轴承是众多工程领域内旋转机械中最为常见且最不可或缺的部件,它常处于变转速及变载荷工况条件下被使用,所处环境十分恶劣,导致成为最易受损的部件之一,其运行状态的好坏直接影响着系统的运行。因此,在非平稳状态下滚动轴承的故障特征提取是早期监测以及后期故障诊断最为关键之处。共振解调技术是目前最为常见的轴承故障诊断方法,但要求恒定转速作为前提条件,实际工作中轴承的变转速运行及齿轮啮合的干扰,终将导致以共振解调为代表的以恒定转速为前提条件的传统故障诊断方法不再适用。本文以齿轮啮合干扰的变转速滚动轴承为研究对象,其主要工作如下:首先,在无齿轮啮合干扰的情况下,为了解决传统诊断方法在该环境下的的不适用性,从时频分析的角度来考虑问题。提出了从变转速故障轴承的包络时频图中获得瞬时故障特征频率变化线的方法,解决了信号特征难以提取的问题。基于改进的峰值搜索算法(Peak Search Algorithm,PSA)从包络时频图中提取瞬时故障特征频率变化线,与其转频曲线作比实现故障诊断。阶比分析方法在解决变转速问题上最为常见且较为有效,本文采用计算阶比跟踪(Computed Order Tracking,COT)方法,配合之前获得的瞬时故障特征频率变化线进行轴承转频估计从而实现振动信号的等角度重采样,通过分析特征阶比谱完成故障诊断。同时,以瞬时故障特征频率变化线为基础采样频率重调的故障角域重采样算法,通过故障角域阶比谱分析可完成故障诊断。其次,在齿轮啮合干扰的情况下,信号中齿轮啮合频率具有幅值优势,通过改进的STFT-PSA可从包络时频图中提取到齿轮峰值啮合倍频变化线,利用COT方法实现信号的等角度重采样,使用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法进行去噪处理,通过阶比谱分析实现故障诊断。结果表明该方法是有效的,对齿轮噪声干扰下的变工况滚动轴承故障诊断具有重要的理论指导意义和应用价值。