现代机械设备逐渐趋向复杂、大型、多用途方向发展,齿轮箱作为旋转机械核心传动部件之一其运行状态对整个系统的正常运行起决定性作用。行星齿轮箱具有较定轴轮系的齿轮箱更复杂的结构,故对于齿轮箱的故障诊断技术多建立在定轴轮系的基础之上,对行星齿轮箱的故障诊断技术起步较晚且尚未成熟。在工程实际中,故障诊断的准确性碍于大的背景噪声而不能提高。时域同步平均算法常用于信号的降噪处理。因此,基于时域同步平均的行星齿轮箱故障诊断技术的研究具有重要意义。本文基于同步平均降噪思想,对行星齿轮箱的扭振信号以及横向振动信号的故障诊断技术进行了研究。主要内容有:单级的定轴齿轮箱信号成分更为单一,为简化研究,选用单级减速齿轮箱横向振动信号研究了基于无时标的时域同步平均算法用于信号降噪处理。提出了改进的时域同步平均算法,很好的解决了无时标采样的时域同步平均存在的截断误差问题。改进的算法极大的保留了原信号的有用信息,避免因过多损失信息导致后续处理出现错误。基于LabView软件开发了行星齿轮箱信号采集系统。分析了扭振信号从等角度采样到等时间采样的误差,发现消除误差将极大的增加计算量。详细阐述了行星齿轮箱故障诊断实验平台搭建过程中总体部件的组成以及传感器的选用。采集系统能够实时显示采集到的信号,能够按等时间间隔或手动保存指定长度的数据以供后续研究。此外,利用扭振信号不受转速变化的影响的特性对行星齿轮箱的扭振信号时域指标进行在线监测,在齿轮箱出现异常时发出警报。搭建实验平台后进行相关实验,深入研究了行星齿轮箱扭振信号在稳态、时变转速和时变负载工况下的时域以及频域特征。与横向振动信号在时变工况下难以提取故障特征不同的是,扭振信号不受负载及转速变化的影响,在角域具有恒等特性。在工程实践中,扭振信号提取故障特征将更为简单。利用基于增量式编码器采集的扭振信号在角域严格等分的特性,提出了角域频率概念,其中心思想为:类比时域的频率概念,以转轴旋转一圈为基本单位,以在转轴一圈内周期性信号出现的次数为角域频率。结果表明,基于角域频率的扭振信号在大的时变工况下依然能够有效的提取故障特征频率。