自二十世紀(jì)六十年代以來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)轉(zhuǎn)盤軸承的故障診斷做了大量的研究工作，各種方法與技巧不斷產(chǎn)生、發(fā)展和完善，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，診斷精度也不斷提高。時(shí)至今日，轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷技術(shù)己成為一門獨(dú)立的跨學(xué)科的綜合信息處理技術(shù)，它以可靠性理論、信息論、控制論、系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ)，以現(xiàn)代測(cè)試儀器和計(jì)算機(jī)為技術(shù)手段，結(jié)合各種診斷對(duì)象（系統(tǒng)、設(shè)備、機(jī)器、裝置、工程結(jié)構(gòu)、工藝過程等）的特殊規(guī)律而逐步形成一門新興的學(xué)科。總的來說，轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段：    第一階段：利用通用的頻譜分析儀診斷轉(zhuǎn)盤軸承故障。    第二階段：利用沖擊脈沖技術(shù)診斷軸承故障。    第三階段：利用共振解調(diào)技術(shù)診斷軸承故障。    第四階段：以計(jì)算機(jī)為中心的故障診斷。

伴隨著轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷這四個(gè)階段的發(fā)展，故障診斷理論和新的信號(hào)測(cè)試與處理方法也不斷地出現(xiàn)。但就基于信號(hào)處理技術(shù)的診斷方法而言，可以分為兩大類：一是基于傳統(tǒng)信號(hào)處理的故障診斷方法，如頻譜分析法、幅值參數(shù)指標(biāo)分析法、沖擊脈沖法、共振解調(diào)法等；二是基于現(xiàn)代信號(hào)處理的故障診斷方法，如現(xiàn)代譜分析法、時(shí)頻分析法、非高斯信號(hào)處理法、非線性技術(shù)處理法、智能診斷法等方法。 

隨著現(xiàn)代數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子技術(shù)、人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等更加廣泛和深入地應(yīng)用，故障診斷技術(shù)與當(dāng)前前沿科學(xué)的融合是故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。當(dāng)今轉(zhuǎn)盤故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是傳感器的精密化、多維化，診斷理論和診斷模型的多元化，診斷技術(shù)的智能化?？偟膩碚f，主要表現(xiàn)在下述幾個(gè)方面：    (l) 故障診斷的遠(yuǎn)程化    (2) 故障診斷方法的相互融合    (3) 與多元傳感器信息的融合    (4) 診斷技術(shù)與虛擬儀器的結(jié)合    2.4 現(xiàn)有診斷技術(shù)的局限性及急待解決的問題    在以往的經(jīng)典信號(hào)分析與處理方法中，為了便于分析與處理，對(duì)待分析對(duì)象進(jìn)行一些理性化的處理和簡(jiǎn)化，例如假設(shè)被分析的信號(hào)具有線性性、平穩(wěn)性和最小相位等特征，并在此基礎(chǔ)上形成了完整的理論體系和方法。但是，在工程實(shí)際應(yīng)用中，這樣的簡(jiǎn)化常常忽略了信號(hào)中的一些重要特征，特別是一些非平穩(wěn)的信息，這些信息往往預(yù)示著設(shè)備狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)。利用傳統(tǒng)方法對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析時(shí)，不能充分反映出轉(zhuǎn)盤軸承的真實(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)情況。對(duì)于工作在較為理想工況條件下的簡(jiǎn)單機(jī)械設(shè)備，分析結(jié)果尚可；對(duì)于精密機(jī)械設(shè)備或者是在復(fù)雜的工況條件下的設(shè)備，則診斷結(jié)果常常差強(qiáng)人意，誤診和漏診現(xiàn)象的大量出現(xiàn)，這是影響設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)的推廣和進(jìn)一步發(fā)展的最主要原因。隨著各種新興的信號(hào)與信息處理方法的引入，如Priestley演變譜、短時(shí)Fourier變換、Cohen類時(shí)頻表示（如Wigner-Ville分布、Cohen分布）、小波分析、非線性時(shí)間序列分析等，振動(dòng)信號(hào)分析方法在非線性、非穩(wěn)態(tài)和非高斯特征處理方面有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，帶來了一定的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。但是，上述幾種信號(hào)處理方法本身也存在一些固有的缺陷，例如并未充分考慮到旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備固有的周期時(shí)變特性。演變譜方法要求時(shí)變信號(hào)需要具有多個(gè)觀測(cè)記錄，而短時(shí)Fourier變換和Cohen類時(shí)頻表示通常要求非平穩(wěn)信號(hào)是慢變化的等等。    此外，現(xiàn)有的信號(hào)分析技術(shù)在低信噪比振動(dòng)信號(hào)的特征提取方面，并未取得突破性進(jìn)展。轉(zhuǎn)盤軸承的振動(dòng)信號(hào)由于經(jīng)歷復(fù)雜傳遞途徑所帶來的干擾，往往造成故障信息淹沒在背景噪聲和干擾之中，從而使信號(hào)特征提取變得異常困。