齿轮有着负载能力大、传动精度高、传动功率恒定等特点，所以被广泛的应用到现代大型机械设备中。但是由于齿轮传动结构复杂、工作环境恶劣等原因，使得它成为一个容易发生故障的部件。一旦发生故障就会影响整个设备运行，甚至会导致重大的安全事故。因此开展齿轮故障监测技术研究有着非常重大的意义。传统的齿轮故障监测方法是利用振动信号来进行的，但常因存在外部干扰噪声而不能很好的采集到早期的齿轮故障信号。声发射信号（AE）有着采集精度高、发现故障时间早、抗干扰能力强等特点，将其引入到齿轮故障中，能够大大的增加故障监测的效率。本文介绍了齿轮传动机理、齿轮常见故障类型、故障生成的原因及主要的特征表现。并通过了解声发射信号产生的原因、传播特点、信号衰减等声发射信号的基本特征，可以发现齿轮故障声发射信号是非线性、非平稳信号。传统的信号分析方法无法精确描述这种信号的频率随时间的变化。而Hilbert-Huang变换算法是以信号本身为变量，所以较好的解决了这个问题。因此利用Hilbert-Huang变换对齿轮故障声发射信号展开了研究，在对实际故障信号进行分析之前，先利用其对仿真信号进行了分析处理，通过分析达到了预期的效果。在实验阶段，利用振动和声发射两种信号采集设备，采集了故障齿轮在不同转数和负载情况下的故障信号，并利用Hilbert-Huang变换原理分析处理采集到的两种齿轮故障信号。通过对比分析声发射和振动信号的经验模态分解图、Hilbert谱、边际谱，可以比较明显的看出声发射信号更加适用于齿轮故障监测领域。