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摘要
针对小样本情况下齿轮箱复合故障特征难以识别的问题，提出了基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）能量熵的齿轮箱故障诊断方法。利用LMD方法对齿轮箱振动信号进行处理，得到若干个PF分量；利用不同状态下齿轮箱振动信号在频域区间内分布不均的特性，计算出分量能量在频域区间离散的值，即LMD能量熵；通过不同状态下LMD能量熵的分布进行了齿轮箱故障分类。结果显示，在小样本情况下，基于LMD能量熵方法能够精确地对齿轮箱故障类型进行特征提取和故障诊断，也表明了该方法对齿轮箱故障诊断的优越性。
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