摘要： 针对齿轮故障诊断与演化监测问题，提出一种快捷、有效的协同诊断与预警方法。首先，采用小波变换与相关性准则筛选反映齿轮故障冲击特性较强的共振频带；其次，通过Hilbert 变换获取包络解调信号，使用自相关滤除噪声干扰；然后，运用倒频谱将包络信号频谱上的一系列边频谱线简化为单根谱线，获取故障特征；最后，构建预警特征量：倒频谱幅值比(Cepstral Amplitude Ratio，CAR)，用于表征故障演化趋势。两组高采样频率公开数据集的分析结果表明：相比于其他典型方法和指标，所提协同诊断法得到的故障特征频率对应的谱峰更加清晰，所提指标可更好反映故障演化趋势。

关键词: 故障诊断, 齿轮, 多方法协同, 演化监测, 高采样频率