旋转机械是一类重要的动力机械，在机械设备中占据了很大的比例，保证旋转机械安全可靠地运行也即发展旋转机械故障诊断和状态监测技术对企业和国民经济具有重要的意义。旋转机械特征分析是旋转机械故障诊断和状态监测的重要组成部分，阶比分析因为可以有效地对旋转机械升、降速阶段与参考轴转速有关的振动特征进行提取，所以是旋转机械特征分析的重要手段。阶比分析的关键在于获得相对参考轴恒定角增量的采样数据，即实现等角度采样，这在实施上需要能获得参考轴恒定角增量的时刻，即实现阶比跟踪。传统的阶比跟踪方法都需要鉴相装置，在一些不便于安装硬件的场合限制了其应用。由于旋转机械的振动与转速密切相关尤其是齿轮啮合振动中包含了转速信息，因此基于齿轮啮合振动估计转速信息是一种值得深入研究的方法。本论文以齿轮传动系统转速估计为目标，以齿轮传动系统的齿轮啮合振动为研究对象，探讨从齿轮啮合振动中提取出转速信息的方法，并就其在齿轮传动系统故障诊断中的应用进行了研究。在相关滤波的基础上，应用Morlet相关滤波估计转速信息。利用最大相关原理建立与啮合振动最相似的Morlet小波，该Morlet小波中心频率参数可被看作该时刻下齿轮的瞬时啮合频率，再除以齿数就得到了转轴的转频。针对传统基于时频分布转速估计方法的精度不足和抗噪能力差的问题提出了基于时频融合分布的转速估计方法，该方法将Wigner-Ville分布(WVD)与小波尺度谱按照融合算法进行融合，融合后的时频分布既极大地消除了WVD的交叉项问题，又极大地保留了WVD的高时频分辨率，再对其进行峰值搜索和最小二乘拟合，从而提取出啮合振动所包含的转速信息。为了检验转速估计方法的有效性，论文对每种转速估计方法都进行了试验验证，试验内容包括齿轮传动系统中的齿轮故障和滚动轴承故障。本文研究表明，基于啮合振动的转速估计方法能够准确地得到转轴的转速信息，对旋转机械故障诊断具有重要的意义。