行星齿轮箱广泛应用在各种工业领域中。运行过程中会产生各种类型的故障,严重影响了设备的正常运转,使得成本增加甚至引起安全事故。因此对行星齿轮箱进行实时监控和及时诊断,从监测方法和信号处理等技术领域开展深层次的研究意义重大。行星齿轮箱结构复杂,振动信号受到各种调制作用,且传递路径多样,受噪声干扰严重,因此将产生复杂多变的混合信号。这对于行星齿轮箱的信号采集和准确的故障诊断造成了极大的困难,尤其是对于早期微弱故障的实时监控及特征提取。基于以上原因,本文主要对以下内容开展了比较深入的研究:(1)首先对行星齿轮箱进行了系统的阐述,全面介绍了其结构形式、常见的故障类型及产生的原因等,并结合当今的研究进展介绍了行星齿轮箱传动系统在振动信号故障诊断方面常用的技术手段和研究方法。(2)从行星齿轮箱的啮合规律出发,详细分析并介绍了行星轮系的传动过程,对行星齿轮箱的正常和局部故障进行了仿真数学建模分析,并利用实验数据加以验证,为之后的信号处理及故障特征提取提供了科学的理论依据。(3)时域特征和频域特征是进行机械设备故障特征识别的重要参考指标。本文从振动信号的时频特征参数出发,以太阳轮为研究对象,对行星齿轮箱的不同故障特征进行了研究。系统比较了从正常到严重故障的时频域指标趋势,分析了不同工况下的振动信号,并利用其进行了故障分类,为设备在线监测提供了新的思路。(4)早期故障时的振动信号受环境噪声污染比较严重,信息十分微弱并且难以提取。针对此问题,提出了基于参数优化MCKD(maximum correlated kurtosis deconvolution)的微弱故障特征提取方法。首先通过最大相关峭度解卷积对原始信号进行降噪处理,设置峭度和自相关峰态系数作为筛选准则,对算法参数进行优化选取,检测冲击特征;然后从降噪信号中获取故障特征频率。仿真信号和实验数据验证了方法的有效性。(5)设计开发了行星齿轮箱故障模拟与信号采集系统。系统包括基于LabVIEW平台开发的信号采集软件和行星齿轮箱故障模拟实验台。软件系统可完成信号的实时采集与后续的分析处理,硬件平台可满足各类工况的实验需求。本文以太阳轮为研究对象。仿真和实验分析结果均表明本文所提信号处理方法效果明显,具有一定的现实意义。