在
折弯机设备故障诊断工程领域，很多故障都是以信号调制为特征的，特别是剪板机械的故障。对这些信号进行分析处理实际上可以归结为幅值调制或频率调制信号的解调。解调分析能够获得调制信号的包络曲线和包络谱，因此广泛应用于信号处理和故障诊断等诸多领域中。从20世纪80年代初期，有关学者开始将电学中的解调分析方法引用到剪板机械故障诊断中。在工程中，解调分析方法解决了很多折弯机床、汽车变速器和剪板机械的故障诊断方面的问题，取得了良好的效果，已经成为齿轮和滚动轴承类故障振动信号分析的最有效手段之一，具有其他信号处理方法不可比拟的优势。对于滚动轴承或齿轮的分布型或集中型缺陷，如疲劳、剥落等故障，谱图上会出现在某些特征频率两旁产生的调制边频带。发生故障的部位及程度不同，其边频带不同。例如轴承故障在轴承的振动信号频谱的中高频处出现调制边频带。此时用一般的谱分析方法难于对故障的程度作分析。而用包络解调分析即可求出调制信号，顺利找到故障源。因此在故障诊断，尤其是剪板机械故障诊断中，包络分析技术具有其他故障监测方法不可替代的作用。
在
折弯机床故障诊断中常用的解调分析方法有：希尔伯特变换、广义检波滤波、共振解调方法、循环平稳解调方法等。其核心都是把调制在高频带的低频故障信息，解调到低频进行分析处理，从而提取故障信息。在这个过程中提取了低频段的信号，而剪板机械的干扰和噪声的能量一般集中在中高频段，这样就减少了折弯机设备振动信号中的中、高频环境振动干扰和噪声的影响。
传统的包络解调方法具有明显的缺点，它在计算中需要确定滤波中心频率和滤波带宽，而这些参数的选择需要有先验知识，并对分析结果有很大影响。随着小波变换的发展，一些学者将其应用在包络解调分析中，如史东锋等提出基于小波包络分析的轴承诊断方法，采用高斯小波实现了对解析信号的分解，提取出故障特征频率。而何岭松等利用连续复Morlet小波变换的优势，在全频带范围内对信号进行包络分析，自动设定滤波中心频率，提高了诊断的效果。
因为在
剪板机械故障诊断中，许多振动信号是调制类型的信号，事实上调制信号的包络更集中地携带了故障信息。因此，建立一种行之有效的基于信号包络特征的故障识别方法必将为准确、迅速地判断机械的故障提供充分地依据。本章结合真空泵振动信号的特点提出一种新的基于复解析小波分析的包络解调故障诊断方法，这种方法可以广泛应用于齿轮和滚动轴承的故障诊断中。
