在工程实际转子系统中,广泛存在着多种故障的耦合作用,影响着系统的稳定运转,对其进行特性分析和监测与诊断的研究具有重要的现实意义.论文结合某企业旋转机械多故障监测与诊断的科技合作项目,运用非线性动力学理论、谐波小波分析技术、二维小波分析技术和贝叶斯推理诊断网络及神经网络等,以裂纹和碰摩为例,对裂纹与碰摩耦合故障转子轴承系统的非线性动力特性、故障征兆提取和监测与诊断等方面进行了深入的、有意义的研究工作,主要内容如下:(1)在计入支承轴承油膜力的基础上,分别分析了裂纹故障、碰摩故障以及二者耦合时转子轴承系统的非线性动力学特性,讨论了裂纹参数、碰摩参数以及轴承参数变化对系统特性的影响.(2)应用谐波小波技术对裂纹与碰摩耦合故障转子系统的响应进行了时频分析.结果表明耦合故障在时、频域都呈现出新的故障特征,不是两种单一故障时频特征的线性叠加,也进一步支持了对该耦合故障转子系统非线性动力分析的结果.(3)采用二维小波对碰摩故障及其相位进行辨识,取得较好的结果.二维小波不仅具有一维小波的时频分析能力,还具有方向"极化"性,可以用来分析采样信号的相位信息.将二维小波技术用于旋转机械系统的故障监测中,具有较为宽广的应用前景.(4)基于小波包分析的结果,采用能量特征矩阵成功地区分故障信号与正常信号.(5)基于工况、故障及故障征兆间的因果关系,采用贝叶斯网络进行转子系统多故障的推理诊断,可以在征兆信息不完全的条件下进行多种故障发生概率的推理,对实际系统多故障的诊断具有有意义的帮助.(6)进行了转子系统裂纹与碰摩耦合故障的模拟实验.实验的结果进一步定性地支持了理论分析和时频分析的结论,表明耦合故障不是各种故障的叠加,且在时、频域内都呈现出新的特征.