Volterra级数模型是线性系统描述方法在非线性领域的直接扩展，其输出由系统输入的非线性函数的线性组合来表述，为一大类非线性系统提供了一种非常简洁、明了的描述模型。由于它能够描述非线性系统的本质特性，并且对非线性因素有充分的考虑，因而基于Volterra级数模型的非线性系统辨识研究得到了人们的广泛重视，并在诸多工程领域取得了成功的应用。本文主要研究了基于Volterra级数模型的非线性系统辨识理论在轴承转子系统故障诊断中的应用。轴承转子系统的故障诊断经过多年发展，已经有很多成熟的诊断方法，但以往的各种诊断方法多是基于信号处理的，主要通过分析振动信号来判断系统状态。本文尝试将非线性系统辨识这种基于模型的故障诊断方法引入轴承转子系统的故障诊断中，取得了较为满意的效果。主要工作如下：首先详细介绍了基于Volterra级数模型的非线性系统辨识基础理论。在此基础上，结合前人在其他工程领域的应用经验和轴承转子系统的特点，提出了应用Volterra模型辨识对轴承转子系统进行故障诊断的总体方案。在小型多功能转子实验台上，进行了实验研究。设计了进行Volterra模型辨识的具体试验方案，针对模型辨识的要求编写了辨识数据采集程序。然后进行了系统正常运行以及碰摩，不平衡，不对中等三种典型故障情况下的模型辨识数据采集实验。然后根据轴承转子系统的特点，设计了应用递推最小二乘算法进行Volterra级数模型辨识的方法，并编写了辨识程序。应用实验所获得的数据，建立了轴承转子系统正常和各种典型故障状态下的Volterra模型，分析对比了不同典型系统状态下Volterra模型的变化与特征。结果表明Volterra级数时域模型在不同的故障状态下会发生不同变化，且可以总结出模型随故障程度变化的规律。这样通过对比系统模型即可判断故障状态，完成故障诊断。