随着科学技术的不断发展，机械设备向着高性能、高效率、高自动化和高可靠性的方向发展。齿轮箱由于具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点，是用于改变转速和传递动力的最常用的传动部件，是机械设备的一个重要组成部分，也是故障易于发生的一个部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。它的损伤和失效常常导致传动系统或整机的故障，从而导致重大安全事故。因此，作为动力传递核心的齿轮箱装置的状态监测与故障诊断受到了越来越多的重视。研究表明，齿轮箱故障的70％是由于齿轮和轴失效而造成的。本文选题以BJ2020N汽车齿轮箱齿轮传动系统为研究对象，根据计算齿轮和轴旋转的特征频率，与利用INV306及DASP2006信号采集分析系统采集齿轮箱振动信号的分析结果对比来进行齿轮箱故障诊断。 本文在总结和汲取他人研究成果的基础上，运用功率谱、共振解调和小波分析方法，有效地从BJ2020N齿轮箱振动信号中获取到故障特征信息，成功地实现了齿轮箱齿轮传动系统故障诊断。 齿轮箱在发生故障时振动信号一般表现出调制信号(包括幅值调制和频率调制)呈周期变化的规律，通过对调频信号调制原理的研究，借助贝塞尔函数(Bessel)进行展开分析，揭示了频率调制信号其调制边频带对称分布的规律。根据调制信号进行诊断，对测得的信号进行解调是诊断的关键。共振解调技术适用于冲击类故障的诊断，尤其适用于故障的早期诊断，因为早期故障非常轻微，它引起的冲击强度非常小，所以振动信号的故障特征很不明显，用一般方法很难辨别出来。由于共振解调技术放大(谐振)和分离(带通滤波)了故障信号，极大地提高了信噪比，有利于实现故障诊断。 小波分析是近年来迅速发展起来的一门理论，在图象处理、通信和地球物理研究方面取得了成功的应用。本文围绕小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用进行了理论研究和实验验证，将小波分析方法应用到齿轮箱故障诊断领域，利用Matlab小波工具箱对振动信号进行了小波消噪，准确地提取到了故障信号，取得了较好的效果。 本文以BJ2020N齿轮箱齿轮传动系统为研究对象，分析了齿轮箱各零部件的常见失效形式和故障产生机理，建立了齿轮振动信号数学模型，研究了功率谱、共振解调和小波分析等信号处理方法，通过实验，运用功率谱、共振解调技术和小波分析等技术的方法对齿轮箱齿轮传动系统进行了故障诊断，有效地实现了齿轮箱故障诊断。