旋转机械是工业领域中的关键设备,在电力、石油、冶金、航空等部门中应用最为广泛。由于制造、装配不良或系统经常处于高速、高载状态,很容易发生各种故障,若不能及时维护,将会引发二次故障,进而引发多故障的相互耦合,这对机器的正常运转造成极大的影响。本文重点研究基于双耦合达芬振子的微弱信号检测方法,并提出了双耦合达芬振子与EMD分解相结合和双耦合达芬振子随机共振两种方法实现微弱机械故障信号的特征提取。本文阐述了混沌的定义,研究了达芬振子检测微弱信号的原理。针对传统达芬振子检测灵敏度较低的问题,本文提出了高维的非线性恢复力项取代传统达芬振子系统的低维的非线性恢复力项的方法,该方法检测灵敏度更高、工作稳定性更好。由于其在检测微弱信号时具有较高的灵敏度,更适用于检测微弱信号。针对达芬振子的抗噪性问题,采用基于双耦合达芬振子检测微弱信号的方法,双耦合达芬系统抗噪性能更好,能够更好的对强噪声背景下的信号进行检测。本文研究了双耦合达芬振子对待检测微弱信号的各个参数的检测方法,并通过仿真验证了此方法的可行性。针对在一些强噪声环境下检测微弱信号时出现的检测精度不高情况,本文提出了一种利用双耦合达芬振子与EMD相结合的微弱信号检测方法。首先利用EMD将待检测微弱信号分解为多个包含微弱信号特性的固有模态分量(IMF),然后利用双耦合达芬振子对各个IMF进行检测,实现微弱信号的检测,通过实例信号验证了方法的可行性。提出了一种双耦合达芬振子随机共振的信号特征提取方法,该方法将双耦合达芬系统作为双稳系统,通过待检测微弱信号与噪声信号的协同作用产生随机共振,从而可提取出微弱的机械故障信号。针对双耦合达芬振子随机共振方法的小参数限制,采用尺度变换的方法来实现大频率信号的检测,先将大频率经过二次采样频率压缩成满足随机共振的小频率,最后再经过尺度恢复实现对微弱机械故障信号的特征提取。通过仿真和实例信号验证了方法的有效性。