为解决实际测试中轧机传动系统关键点处动态扭矩不易同时测量的难题，提出一种扭振信号拓扑网络的轧机动态扭矩测量方法。通过把扭振计算的力矩和转角位移看作系统的输入输出信号，依据拓扑思想，建立信号之间的扭振信号拓扑网络模型。把有限实测点的测试数据代入扭振信号拓扑网络模型，可获得传动系统中其它关键点处的扭振参数值。轧机实际现场扭矩测试和数据分析处理结果验证了理论推导的正确性。这为轧机现场监测中不易同时布置传感器且非同轴的关键测点的振动参量获取提供了有效方法。通过编制程序可以实现轧机扭振在线监测和故障分析，从而保证轧机正常平稳运行。

为了能够准确预报出大型钢结构架的极限承载，提高大型承载钢结构架的安全性，提出基于双重非线性理论和测试应力为基准的大型钢结构架极限承载预测方法。推导出以测试应力为参考真实反映钢结构架损伤缺陷的修正模型，实现了对大型钢结构架极限承载的预测。以实验室大型钢结构架模型为例，进行了极限承载实验研究，模型压溃实验所得数据与理论预测值进行了对比，比较结果十分接近，验证了该方法的正确性。

针对强噪声背景下多频微弱信号检测的难题，提出一种基于自适应变尺度频移带通随机共振（Adaptivere．scalingfrequency．shinedband．passstochasticresonance，ARFBSR）降噪的经验模态分解（Empiricalmodedecomposition，EMD）多频微弱信号检测方法。对不同频段的信号进行频率尺度变换处理，使其满足随机共振条件，根据噪声强度自适应地优化系统的参数，进而对每个频段信号分别进行随机共振处理，使得待检信号目标频段得到增强，对各个频段的共振输出进行带通滤波再合成，实现多频微弱信号的增强。对处理后的信号进行EMD分解，得到每个频率的信号分量，实现多频微弱信号的检测。仿真分析和滚动轴承内圈故障诊断实例表明，该方法不仅能够增强信号幅值，同时减少虚假分量，提高EMD算法的精度，有效检测出被噪声淹没的多频微弱信号。