随着科技的不断发展，旋转机械的故障诊断技术得到显著的提高，并逐渐走向成熟。汽车变速器作为一种典型的旋转机械设备，是汽车上易于发生故障的元件之一。对汽车变速器做故障诊断研究是确保变速器工作性能和驾驶安全的必然要求。　　 本文首先介绍了机械故障诊断技术的重要性、主要内容，国内外发展现状及趋势。接着阐述了本文研究的目的及主要内容。然后，对齿轮箱振动故障诊断的机理及技术进行了探讨，介绍了齿轮箱振动信号分析方法及故障诊断常用的方法。本文采用虚拟仪器技术，开发了基于LabVIEW为软件平台的变速器故障诊断系统，初步实现了变速器故障信号的常规诊断功能。　　 最后，本文将BP神经网络技术应用于变速器故障诊断领域，搭建了BP神经网络诊断模型。本文提出了一种改进的BP算法，并将上述常规诊断方法所提取的故障信号作为神经网络的输入数据，用改进的BP神经网络进行仿真测试。测试结果表明，经过改进的BP神经网络诊断系统具有较好的诊断效率和诊断精度，达到了预期的诊断结果。