共振解调技术基本原理是：轴承局部损伤故障会引起冲击尖脉冲信号，由于这些冲击尖脉冲具有很宽的频带，经传感器接收后产生共振，输出1频率与传感器固有频率接近的减幅振荡信号，振荡信号跟原来的尖脉冲信号相比，从幅值上被放大，从时间上被展宽，因而故障信息突出。再利用高中心频率的带通滤波器有效地使冲击故障信息与低频干扰信号隔开，提高信噪比。最后对滤波器输出的信号进行解调处理，如求绝对值、取包络线等，得到低频的共振解调信号。
再对其进行谱分析就可得到相应的特征谱图。实现过程如图所示。度幅值谱图，为经过共振解调后获得的加速度幅值谱图。从对比看，虽然的幅值较大，但图中混杂了很多其他因素的影响，很难分析图中对应的故障特征成分。虽然幅值小，但信号特征非常明显，说明共振解调技术有效地屏蔽强大的低频等信号的干扰，充分显露出故障特征成分，对诊断具有重要意义。
中出现有以25Hz为基础的多阶谱线结构，特征频率的计算结果与实测结果大体吻合，对应幅值也远大于图中各幅值，所示较大的振动幅值、等间距谱线结构及一阶频率与轴承外环故障通过频率相吻合等信号特征是轴承外环故障的频域反映。而且理论与试验表明，箱体的结构越简单，故障程度越严重，多阶谱线结构越明显，对应幅值也越大。
轴承故障必然激发起高频成分的振动（理论上达20Hz以上），因而采用高频包络解调技术可以提取其特征频率下周期性包络信号（高低频范围），从而可有效地避免通常直接测量所造成的强大的低频信号的干扰，信噪比高。通常直接测量的方法对于稍微复杂的齿轮箱，测量结果重复性差，针对性相对不足。在共振解调后的振动谱图中，对应于轴承特征频率即通常频率下的多阶谱线结构是轴承故障存在的重要特征与诊断依据，在很多场合下不需精确计算轴承特征频率也能明显地分辨出轴承有无故障。
1、时域故障诊断法
时域统计特征是风力发电机组主轴承振动监测中最常使用的监测参数，可以有效捕捉风力发电机组轴承故障，避免恶性事故发生。风力发电机组的主轴承发生故障时，轴承的振动幅度会大幅增加，同时会产生相对应的冲击信号。振动幅度变化趋势由均值x表示；振动能量大小则由方差s2表示；轴承的振动烈度由均方值xa表示，振动的烈度可能是由于轴承安装不良或制造精度不足而引起的轴承表面点蚀，导致产生的无规则振动，此参数对轴承早期故障并不敏感。峭度xq、峰值xP一p和脉冲指标I对振动信号中存在的微小冲击很敏感，故障识别度。峰值指标xP一p通常用于检测轴承剥落、裂纹等情况引起的冲击性振动，峭度指标xq则用于轴承最早期的故障诊断。波形指标K则经常用于检测轴承各部件因凹坑、刻痕、剥落和擦伤等离散型缺陷引起的机械故障，这类故障不存在过大波形总能量，但有较高尖峰值。波形的指标值越大则说明轴承的故障越严重。
2、频域故障诊断法
在风力发电机主轴承故障诊断过程中，滚动轴承的故障特征通常为调制现象，振动信号时域波形较为复杂，无法直观表达故障信号特征。而振动频率信号具备客观性，能更好的反映振动信号的基本特征。通过傅立叶变换将时域振动信号转变为频域振动信号，频谱能直观反映能量大小、频率组成和振动信号的相位。但频域故障诊断方法仅适用于平稳信号，由于傅立叶变换法属于全局变换，系统的采样频率与分辨率有直接关联，无法获取特定时间对应的特定频率和特定频率相应的发生时间，因此频域故障诊断法对于非平稳振动信号的分析无代表性。
3、时频故障诊断法
无论时域故障诊断法还是频域故障诊断法，都有一定的局限性，不能使振动信号的全面性和局部性得到很好的反映，于是提出一种新的诊断方法，就是时频故障诊断法。时频故障诊断法将时域和频域有机结合成视频相平面，得到不同时刻的振动信号频谱图。目前得到广泛应用的时频故障诊断方法主要有Hilbert一Huang变换(HHT)和包络调解法。包络解调法是利用包络检波和对包络信号进行谱分析，再根据解调出的谱峰对故障进行诊断识别。包络解调法尤为适用于高频冲击振动，至今，包络解调法仍是对于高频的冲击振动唯一有效的重要分析手段。包络解调法主要用于对风力发电机组主轴承的高精密故障诊断，不仅能诊断出故障部位，而且还能判断故障类型。
