【摘 要】
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在机械设备中，齿轮是一种必不可少的常用部件，广泛应用于现代工业设备领域中，据显示，在机械设备故障中由于齿轮的失效而引起的故障占了很大比例，故对齿轮进行故障诊断意义重大。对于齿轮故障诊断的核心和关键是齿轮故障特征信号的提取，从提取的特征信号中可以识别出齿轮故障的类型和损伤部位。本文在学习了齿轮故障的类型和特征的基础上，针对齿轮故障振动信号的非线性非平稳性和多分量的调制特征，将数学形态学引入到齿轮故障
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在机械设备中，齿轮是一种必不可少的常用部件，广泛应用于现代工业设备领域中，据显示，在机械设备故障中由于齿轮的失效而引起的故障占了很大比例，故对齿轮进行故障诊断意义重大。对于齿轮故障诊断的核心和关键是齿轮故障特征信号的提取，从提取的特征信号中可以识别出齿轮故障的类型和损伤部位。本文在学习了齿轮故障的类型和特征的基础上，针对齿轮故障振动信号的非线性非平稳性和多分量的调制特征，将数学形态学引入到齿轮故障特征提取中，并结合了集合经验模式分解（EEMD）和局部均值分解（LMD）方法，有效地提取出了齿轮
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