本发明涉及一种基于GOA‑ASR的行星齿轮箱早期故障诊断方法，首先获取故障特征检测性能提升的高通滤波信号；其次，利用TEO算法解调上述高通滤波信号，得到含故障特征的解调信号；判断是否满足随机共振(SR)的小参数要求，不满足则将解调信号进一步做适压缩处理以及频率二次采样处理；随后，使用提出的LSNR指标作为适应度函数，引入GOA算法对随机共振系统参数进行自适应寻优，进而重构最优参数下的随机共振系统。最后，将信号输入随机共振系统，得到周期特征增强的输出信号，并通过对输出信号的FFT频谱分析实现故障判别。本发明中，有效降低了故障提取难度，实现行星齿轮箱早期故障的准确提取。