摘要：随着科学技术的迅猛发展,现代工业对机械设备提出了更高的要求,作为连接和传递动力的通用零部件,齿轮箱被广泛地应用在各种现代化机械设备中。齿轮箱由于其本身结构复杂,工作环境恶劣,容易受到损伤,发生故障。有效识别齿轮箱的各种故障,判断故障程度和位置,并预测其扩展趋势和剩余寿命,便能及时对其维修或更换,避免事故的发生。因此,对齿轮箱进行故障诊断具有重要的经济价值和社会意义。作为一种先进的信号处理工具,小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新分支,已逐步建立并形成了比较完善的数学体系,并在许多工程领域得到了应用。本文围绕小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用进行了理论研究,并对具体实例进行了分析,主要体现在：首先,总结了齿轮箱故障技术发展的历程,回顾了小波分析理论的形成过程,并指出了小波分析技术是机械故障诊断及信号处理领域的重要方法。其次,通过研究齿轮箱系统各类典型故障特征,分析振动噪声传播机理,建立了相应的数学模型,讨论了齿轮箱典型故障振动噪声信号的频谱特征；分析并对比了常用信号处理方法,并探讨了各种方法的优缺点。再次,介绍了小波分析的基本理论,针对故障噪声信号特点,提出了基于小波分析的故障诊断算法。并从去噪、特征提取、包络解调方面论证了该算法的工程实用性；通过改进了谐波小波表达式,得到了衰减性能更加优越的高斯谐波小波,并提出了基于高斯谐波小波的解调算法。最后,通过综合利用该小波分析算法,对CAS5-20变速箱实测噪声信号进行分析,提取故障特征,明确故障位置,判断故障源,论证了算法的有效性。图67幅,参考文献78篇