采用往复摆动方式对工业机器人用行星摆线针轮减速器进行精度退化实验,能更好的反应减速器在实际工作中的精度退化情况。但是往复摆动实验过程中减速器运行速度的大小和方向随时都在发生变化,因此采用传统的频谱分析对实验过程中采集到的振动信号进行分析,定位减速器的故障源造成了困难。本文基于减速器摆动疲劳实验工况、针对减速器在精度退化过程中的监测方法等进行了研究,具体内容如下:（1）为了满足行星摆线针轮减速器在进行疲劳实验过程中监测的需求,本文提出了一种阶次跟踪分析方法,通过对行星摆线针轮减速器进行精度退化实验过程中采集到的非平稳振动信号,利用MATLAB进行编程对其进行等角度重采样,得出振动信号的平稳角度域信号,再通过对其进行快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）得到阶次分析图;同时根据减速器的工作传动原理计算出减速器的行星轮,摆线轮,曲柄轴,滚针,曲拐轴承的阶次特征。通过对比减速器在发生故障前后的振动信号阶次图,可以准确定位行星摆线针轮减速器在滚针处发生故障。实现了行星摆线针轮减速器精度退化过程的监测。（2）在减速器进行精度退化实验过程中,为了得到更直观、准确的监测结果,本文利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与阶次跟踪分析结合的分析方法。通过对采集到的时域信号进行等角度域重采样得到角域平稳包络信号。对角域平稳包络信号进行经验模态分解得到多个固有模态分量（intrinsic mode function,IMF）进行峭度值计算和进行重构。对重构后的等角域信号进行阶次分析。结果表明,该方法能够更准确、直观的定位行星摆线针轮减速器的滚针部位发生故障。（3）为了节约监测成本,利用无转速计的阶次跟踪分析方法对行星摆线针轮减速器精度退化过程进行监测。利用MATLAB编程对时域振动信号进行低频滤波、短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform,stft）确定参考轴的瞬时转频,拟合得到行星摆线针轮减速器转速脉冲信号的表达式。再通过阶次跟踪分析得到振动信号的包络阶次分析图,可以准确定位滚针部位出现明显磨损。此方法无需布置速度传感器即可对行星摆线针轮减速器进行监测,节约了监测成本。（4）针对行星摆线针轮减速器故障信号存在大量噪声从而难以提取故障特征的问题,本文利用改进小波阈值降噪和阶次跟踪分析结合的方法,对故障信号进行分析。结果表明,该方法可以有效的提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,能准确的定位滚针处发生故障。