本发明提供了一种基于改进PSO‑BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法及装置，故障诊断方法具体包括以下步骤：(1)采集齿轮箱正常状态的振动信号以及不同故障状态下的振动信号；(2)对数据样本进行打标签；(3)通过归一化方法对数据进行归一化处理；(4)采用主成分分析法对数据进行降维处理；(5)采用改进后的PSO算法优化BP神经网络权值和阈值，基于优化后的BP神经网络建立齿轮箱故障诊断模型；(6)利用所述优化后的BP神经网络故障诊断模型进行训练，得到最终的基于改进PSO‑BP神经网络故障诊断模型。本发明提供的故障诊断方法及装置有效的提高了齿轮箱故障诊断的准确率，对于提高安全生产效率、降低经济损失，具有重要的实际工程意义。