本发明涉及一种矿用刮板机齿轮箱轴承的故障诊断方法，属于设备测试技术领域。包括：获取矿用刮板机运行状态下的齿轮箱振动信号；对齿轮箱振动信号进行降噪处理；对降噪处理后的齿轮箱振动信号进行广义S变换，得到时频图集；计算时频图集中每个时频图的能量集中度，根据结果自适应调整广义S变换的参数；通过每个时频图的最优参数组合再次对齿轮箱振动信号进行广义S变换，得到运行特征最清晰的时频图集；将运行特征最清晰的时频图集输入故障诊断卷积神经网络中，根据故障诊断卷积神经网络的分类结果对矿用刮板机齿轮箱的轴承进行故障诊断。本发明的诊断效果好，诊断精度及准确性高。(56)对比文件Pinnegar, CR.The S-transform withwindows of arbitrary and varying shape.《GEOPHYSICS》.2003,第68卷(第1期),第381-385页.刘敏.基于同步压缩广义S 变换的发动机故障诊断《.振动、测试与诊断》.2021,第41卷(第5期),第984-990页.陈换过;易永余;陈文华;陈培;沈建洋.基于广义S变换的齿轮箱轴承故障诊断方法《.中国机械工程》.2017,(第01期),第51-56页.王航航.基于改进同步提取S变换的建筑结构瞬时频率识别研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2022,(第03期),第35-38页.金志浩.基于小波阈值去噪与HHT滚动轴承故障诊断《.计算机仿真》.2023,第40卷(第08期),第467-471页.