螺栓联接是机械系统结合部最广泛的存在形式,也是关系到整个机械系统能否正常工作的关键部件。螺栓联接具有承载能力强、便于维护和更换等特点,但由于螺栓的可拆卸性使螺栓联接结构工作时常常会发生松动故障。如果不能够及时准确地诊断出机械系统螺栓联接松动故障,不仅会影响机构的正常使用,缩短使用寿命,甚至会造成人员伤亡事故。螺栓松动故障不仅和螺栓的数量、排列位置、螺栓直径、材料性质有关,还与结合面材料、厚度、加工方式有关,建立一个通用的数学模型来反映真实的螺栓结合部特性难度较大。本文使用无模型的信号分析方法,以实验为基础针对振动环境中机械系统的螺栓松动故障进行研究。利用各种常用的时域、频域的信号处理方法分析螺栓联接结构在不同松动状态下的振动特性,并以此为基础研究螺栓松动故障的诊断和识别方法。根据螺栓联接结构的特点,提出使用两路信号融合分析诊断方法,不仅可以保留更多的螺栓连接结构振动信息,而且能够发现当螺栓松动发生时螺栓两接件之间的振动关系。本文提出三种能够有效识别螺栓联接松动故障的方法,分别是根据两路信号融合位移曲线识别松动、根据双耳听觉模型识别松动、根据PCA主元分析方法识别松动,都取得了较好的识别效果。在应用PCA识别方法上,分别对比使用决策层融合和特征层融合方法,发现基于概率密度函数和PCA的特征层的辨识方法最适合螺栓联接松动的诊断。