齿轮箱作为拖拉机的重要传动部件，对其进行状态监测和故障诊断的研究具有重要的实际意义。本文致力于拖拉机齿轮箱齿轮振动信号的征兆提取和自动故障诊断技术的研究。 文中介绍了拖拉机齿轮箱故障诊断实验研究的室内加载测试系统的构建及其工作原理；理论分析了拖拉机齿轮箱的振动机理，对机械故障振动征兆的常规分析方法包括时域分析法、频域分析法、倒谱分析法及频域最佳特征参数方法进行对比，分析了各自的适用条件和局限性，并对比传统的征兆参数提取方法提出了用于获得机械故障诊断征兆参数的小波分析方法，给出了小波分析理论所具有的显著特点和与传统的故障征兆提取方法相比，小波分析在参数提取过程中所具有的明显优势，进而建立起基于小波分析的反映故障征兆的初始参数集合；在通过小波分析所建立的反映故障征兆的初始参数集的基础上，论述了利用遗传算法理论，对征兆参数集合进行空间搜索而得到能够反映故障状态模式的最佳征兆参数的提取方法，并根据实验需要制定了拖拉机齿轮箱典型故障的实验模拟方案，通过已建立的室内加载实验系统，采集相应的不同运转状态下的齿轮箱正常工况和故障工况下的振动信号，利用小波和遗传算法理论对测得的实验数据进行处理分析，实现故障的模式识别，且通过实验中模拟的故障形式的比较验证了本文所建立的齿轮箱故障诊断的实验分析方法的可行性和有效性。