伴随当代工业的持续发展,齿轮箱在石化、航天、能源、运输等产业中担当着越来越重要的角色。但由于自身结构及工作环境等原因,齿轮箱发生故障的频次往往较高,由故障引发的经济损失及安全威胁也较为严重,因此,针对齿轮箱开展故障诊断领域的相关研究意义重大。以常见的风力发电机为例,通常其齿轮箱内部构造十分复杂,同时含有定轴轮系以及行星轮系。行星齿轮系中齿轮与轴承的位置及运转方法与定轴齿轮系完全不同,且振动传递路径更为复杂,故障响应更为微弱,这都给其故障诊断增大了相当大的难度。针对以上问题,本文首先推导了行星轮系齿轮与轴承故障的振动信号模型,计算了相应的故障特征频率,并分析了齿轮及轴承故障的傅里叶频谱及包络解调谱特征；在此基础上,利用风力涡轮机故障诊断实验台、Compact RIO数采硬件及应用LABVIEW开发的数采软件,以傅里叶频谱及包络解调谱分析为主要手段,对定轴齿轮故障、行星齿轮故障、定轴轴承故障、行星轴承故障及多种复合型故障在变工况下振动信号的特征进行了实验研究。而后以广东某风电机组及吉林某风电机组的实际案例分析,进一步论证了以傅里叶频谱及包络解调谱分析为代表的振动层面的研究方法在工程领域齿轮箱故障诊断相关工作中的广泛运用。在风电机组运行期间,风速和风向始终是变化的,齿轮箱所受的惯性力、弹性力等交变载荷也是不稳定的。本文分别研究了变转速、变扭矩载荷、变径向负载的时变工况对齿轮箱振动特征识别的影响,以求为工程领域中选择适当工况进行振动特征提取、状态监测报警线合理设置以及机组振动状态判定工作提供一定依据。此外,针对实际状态监测领域因传感器定位不当导致的测量不够准确,数据信息不够全面,进而造成的整机状态分析失当问题,本文利用时域、频域特征值综合分析方法,在多个振动测点中确定了相对理想的测点位置,以求为工程领域中齿轮箱振动测点布局优化工作提供一定依据。