随着我国金属产业蓬勃成长的需要,矿石的开采和加工规模日益扩大,冶炼对精矿石品位的要求越来越高。我国的原矿品味逐年降低,导致原矿石都必要经过破碎、研磨和选矿,才能进入冶炼。在磨矿过程中,若以自身矿石作介质,再加入适量钢球,就叫半自磨机。攀枝花钢铁集团新白马有限公司白马选矿厂现场使用的3台大型的半自磨机,对原矿处理量占该企业现场生产经营的80%。半自磨机主体是一个水平安装在两个中空轴上低速转动的筒体。由低速同步电机通过气动离合器带动小齿轮来驱动周边大齿轮运行。用于大齿轮和小齿轮的开式齿轮传动装置是半自磨磨机传动装置的核心部件,其运行特点就是转速低,负载重,运行环境复杂,出现故障的概率高,也是引起半自磨机停机的重要原因之一;因此对于半自磨机齿轮故障诊断技术研究是现场设备管理维护的重要课题。对于现场机械旋转复杂的情况,尤其是多种故障同时出现的时候,振动信号尤为复杂,光靠时域波形和频谱图已经很难辨识缺陷的频率。这时候倒频谱可以很好识别频域调制信号的边频成分特点,对于齿轮故障,通过倒频谱可以更好地识别调制信号。结合生产实际,针对半自磨机齿轮传动的典型故障及其振动特征进行分析以及通过点检仪采集到的时域同步平均消除噪声后数据和倒频谱分析方法对半自磨机振动信号进行分析。通过MATLAB仿真和对现场历史事故的数据对理论进行验证分析。通过理论进行了验证,为今后开展半自磨机齿轮故障振动诊断提供了参考。从现场几种信号频谱的分析表明本方法可以有效的应用于设备“点检定修”中对问题的分析及提前预判,并且可以通过倒频谱的分析来检验检修工人对于设备安装时候的对中及齿轮磨损情况。论文研究结果表明时域同步平均及倒频谱分析技术,能够有效的解决现场半自磨机齿轮状态的诊断。