带式输送机是一种现代化生产中连续运输设备,具有运距远、运费低、运量大、装卸方便、能耗小、适合于散料运输等优点,已广泛应用于煤炭、矿山、港口、电力、冶金、化工等领域,与汽车、火车一起成为三大主力工业运输工具。滚动轴承作为带式输送机中的关键部件,也是最易发生故障的部件,为了避免安全事故的发生,需要对滚动轴承进行早期故障检测和诊断,及时处理。本文针对基于振动信号分析的带式输送机轴承故障诊断技术进行了研究,论述了带式输送机轴承故障类型及故障产生原因,从时域、频域及时频域三个角度分析了轴承故障振动信号,找出了时频域特征参数和轴承故障之间的对应关系,为轴承故障诊断提供了依据;在分析了利用小波变换和经验模态分解(EMD)方法处理振动信号时各自优缺点的基础上,提出了基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)结合的谱峭度算法,对带式输送机轴承故障振动信号进行特征提取与故障诊断,该方法通过对轴承故障振动信号的谱峭度分析得到其频带,根据该频带设计带通滤波器,经带通滤波器滤波后进行小波包分解,再对两组小波包分解信号分别做CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态分量(IMF)。利用IMF分量重构小波包信号,通过对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承故障信号特征频率,依据特征频率进行轴承故障诊断,抑制了背景噪声,改善了模态混叠现象,提高了时频分辨率和故障诊断的准确性;搭建了滚动轴承故障测试平台,利用西储大学的轴承振动信号公共数据库和滚动轴承故障测试平台的实测数据对本文所提出的带式输送机轴承故障振动信号特征提取与诊断方法进行了实验和验证,实验结果表明该方法能有效的识别滚动轴承故障特征及类型,完成轴承故障诊断。该方法可用于带式输送机轴承故障早期诊断,对故障及时处理,避免安全事故的发生,在煤炭、矿山、港口、电力、冶金、化工等领域内使用带式输送机场合具有重要应用价值。