本文应用小波分析方法，针对变速箱齿轮运行过程中的振动信号的特点，研究了基于连续小波变换、小波分析的多分辨分析和小波包分解的变速箱齿轮振动信号的特征向量提取方法，并将这些方法进行比较，得到了有用的结论。应用神经网络理论设计了变速箱齿轮运行状态的分类器。在上述特征向量提取研究和特征向量的识别研究的基础上，用小波包作为信号的特征提取方法和神经网络作为分类器，设计一个变速箱齿轮故障诊断系统并应用于变速箱齿轮的故障诊断。最后，将基于连续小波变换的信号处理方法引入变速箱齿轮的磨损估计。根据信号的连续小波变换的能量谱对尺度的积分值，拟合得到齿轮的磨损过程曲线。以连续小波变换作为变速箱齿轮的磨损特征向量的提取方法、以神经网络作为分类器，设计了变速箱齿轮的磨损估计系统，并应用于变速箱齿轮的磨损状况估计。