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实验室DDS实验台能仿真行星齿轮箱太阳轮和行星轴承的常见故障,并能搭成单级和双级行星齿轮箱两种配置,转速及负荷均可调。给单级或双级行星齿轮箱预置常见故障及其两两组合,进行系列试验,获得箱体振动加速度信号。在此基础上探讨行星齿轮箱振动信号降噪和特征提取问题,进而假设故障类型和部位未知,选择常用诊断方法进行诊断,最后与预设的故障类型和部位进行比对,验证所提降噪方法和特征提取方法的有效性。具体工作如下。（1）针对现有阈值函数降噪法的不足,提出了一种双参数双阈值降噪方法。通过连续性、偏差性等特性分析发现,新的阈值方法不仅保持了现有阈值方法的优点,还考虑小波包分解后能量分布的影响,能够根据实际信号自适应地调整函数的降噪程度。数值仿真结果显示,新的阈值方法在提高信号信噪比和平滑度方面均优于现有的阈值方法。（2）在分析不同领域特征提取方法局限性的基础上,针对行星齿轮箱运行特点、不同类型故障振动信号的非线性等特点,并考虑到信号传递路径的影响,构造了一种新的特征参数——熵均根值（SE-Rms）。为了衡量单个特征参数对不同状态的区分能力,定义了一个新的指数——“区分度”（区分度大于1,表示特征参数能区分实验台上预置的几种常见故障）。以行星齿轮箱太阳轮常见故障振动信号为基础,分析SE-Rms的区分度、波动性和抗噪性等性能特点。结果表明,1)在不同的工况下,SE-Rms对单级和双级行星齿轮箱太阳轮几种常见故障的区分度均大于1.4,且SE-Rms的大小与样本数据的时间原点无关;2)SE-Rms抗噪性能好:在同样的信噪比下,SE-Rms对单级行星齿轮箱太阳轮常见故障区分度明显高于其他时域或频域参数;3)不同的故障,存在一个与故障特征频率有关的“最小样本长度T0”。选取不同的样本长度T计算SE-Rms的区分度,结果表明:只要T大于T0,SE-Rms的区分度就大于1;以T0或其整数倍作为样本长度（即整周期截断）,区分度将取得局部极大值;样本长度越大,区分度越高。（3）以熵均根值为主体构造多参数矩阵作为支持向量机的输入,基于单测点数据对单级行星齿轮箱故障进行诊断,结果表明,与其他特征矩阵诊断结果相比,以熵均根值为主体的多参数矩阵的诊断效果最好,且熵均根值对诊断结果的贡献较大。其次,通过DS证据理论将三个测点信息相互融合,再行诊断,结果证明,辅助以其他措施,熵均根值作为主要特征参数能进一步提高确诊率。最后将熵均根值应用于双级行星齿轮箱的故障诊断中,单测点数据和三个测点信息融合后的诊断效果均较好,证明了熵均根值对双级行星齿轮箱故障诊断的适用性。