柴油机是内燃机车的动力源,其状态直接影响机车的安全运行。本文将声信号分析引入机车柴油机配气齿轮系检测与故障诊断,以经验模式分解和Laplace小波为工具,开展齿轮系故障特征提取方法研究。主要工作与成果是：配气齿轮系声信号由一系列频率、幅值差别较大的冲击响应组成,成分复杂,是一种典型的时变非平稳信号。机车柴油机系统机构复杂,声源众多,机械故障引起的声信号与柴油机工作中产生的各种噪声相互叠加,有用信号信噪比很低。经验模式分解是一种数据驱动的分解方法,相当于自适应滤波器族,可以将信号自适应分解成不同频段的固有模态分量。由于信号极值点分布不均匀,经验模式分解过程中会产生模态混叠。本文研究采用添加白噪声和B-样条曲线包络分析改进经验模式分解。Laplace小波具有单边振荡衰减特性,与机车轴承的冲击响应波形极为相似。基于Laplace小波相关滤波能准确识别冲击特征波形,提取轴承故障特征频率。在上述研究基础上,提出了先进行经验模式分解再采用Laplace小波相关滤波分析的诊断方法。机车柴油机运行测试试验证明,该方法能准确诊断各种类型的配气齿轮传动装置故障。