本书以旋转机械设备为研究对象, 针对传统时频分析理论在非线性非平稳振动信号分析中的不足, 引入分数阶傅里叶变换、变分模式分解、集合经验模式分解和分数阶S变换等广义时频分析理论, 系统研究了旋转机械故障诊断中振动信号预处理、特征提取、特征降维和智能分类优化策略等问题。具体内容包括旋转机械振动信号预处理方法、基于正交变分模式分解的振动信号特征提取方法、基于EEMD的振动信号多尺度特征提取方法、基于分数阶S变换时频谱的振动信号特征提取方法、旋转机械振动信号的组合式特征降维方法和旋转机械故障的支持向量机智能分类优化策略。丰富了机械故障诊断理论, 为旋转机械故障诊断提供了一条新的有效的技术途径。