针对工程上齿轮箱实时监测和故障诊断的需要,对JZQ250型齿轮箱展开研究,提出了基于动态惯性权重PSO算法训练BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法。通过时域参数分析提取监测特征值作为齿轮箱的状态监测值,将故障特征向量作为神经网络的输入向量进行故障诊断,并与BP算法的诊断结果进行了比较。实验结果表明,动态惯性权重PSO算法具有收敛速度快,经过神经网络学习训练后能较好地收敛于最优解;该算法用于齿轮箱故障诊断效果理想,能够准确进行齿轮箱故障定位,在故障诊断领域里具有广泛的应用前景。