近年来世界各国都对故障诊断十分重视，因为一旦在生产过程中出现故障，都有可能使机械设备整体停工，给生产等带来极大的经济损失，甚至威胁工作人员的生命安全。所以，及时发现及排除故障具有很重要的现实意义。本文以齿轮箱为研究对象，将量子优化算法引入到盲源分离中，提出了量子独立分量分析算法（QICA算法），对齿轮箱产生的振动信号进行盲分离再提取其故障特征信息，最后用量子神经网络实现了对齿轮箱的故障诊断。本文主要工作内容如下：　　（1）分析并研究了独立分量分析算法和量子优化算法的理论、原理和重要公式的推导，详细研究了几种常用算法，为后续工作打基础。　　（2）创新性的提出了量子独立分量分析算法（QICA算法）。根据独立分量分析算法的一般求解过程，以量子算法为优化算法，提出了量子独立分量分析算法，并推导出算法中的关键理论，编制了算法程序。并通过仿真实验验证了该算法的可能性及其分离性能，结果表明量子优化应用于独立分量分析确实有助于提高算法的效率。　　（3）在对齿轮箱故障特征深入研究的基础上，利用齿轮箱在实验室设置的五种典型工况下测量和采集其振动信号，并使用量子独立分量分析算法（QICA算法）进行测试信号的盲源分离，提取其故障特征，再以量子神经网络进行齿轮箱的故障诊断。结果表明，经过量子盲源分离后，可提高齿轮箱的故障诊断的准确性和可靠性。