随着现代工业技术的不断进步,旋转机械的自动化程度越来越高,对设备正常运行条件的要求也随之升高,因此,对于大型旋转机械,尤其是对于企业中的关键性设备进行实时、准确的监测,尽早排除故障源,从而保证设备正常、稳定、高效运行是十分必要的。目前,振动监测主要采用电涡流传感器测得轴颈相对于轴承的相对振动值即轴振,用速度、加速度传感器测得轴承座的绝对振动值即瓦振。然而由于受到转子涡动特性以及设备本身结构的影响,从单通道所得到的轴振信号与瓦振信号均不能全面反映设备的真实运行状况,并且在多数情况下,从同一截面上不同通道所得到的特征信息也存在着较大差异,这些都给故障的准确识别造成了较大困难。因此,有必要利用同源信息融合技术对轴振信号与瓦振信号分别进行融合分析,并对两种不同性质信号之间的关系进行研究,以提高旋转机械状态监测与故障诊断的可靠性和准确性。针对上述情况,本文的主要工作是通过所建立的基于短轴承理论的无故障、支承系统松动故障和转子与定子间碰摩故障的转子—轴承—基础系统动力学模型,采用数值积分的方法得到了相应模型的轴振信号与瓦振信号,并利用基于同源信息融合的全矢谱技术分别对其进行了双通道的融合分析,最后通过实验对仿真结果进行了验证分析。最终结果表明,在刚性支承条件下,对于刚性转子,瓦振与轴振随转速变化趋势相似,而对于柔性转子两者则相差较大；在支承系统松动故障条件下,轴振信号主振矢与瓦振信号主振矢随转速变化趋势相近；对于转子与定子间的碰摩故障,仅在刚性转子条件下,轴振信号与瓦振信号的主振矢随转速变化趋势相近。同时,对于支承系统松动故障和转子碰摩故障,瓦振信号较轴振信号故障特征更为清晰,尤其是在早期故障中,对于瓦振信号的监测是十分必要的,但是瓦振信号的噪声水平相对轴振信号要高。因此,利用全矢谱技术分别对轴振信号与瓦振信号进行双通道的融合分析,对故障的识别更加准确、可靠,同时把轴振监测与瓦振监测相结合能更好的实现对旋转机械运行状态的整机评定。