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摘要
齿轮箱振动存在多个传递路径，而典型齿轮箱故障诊断方法一般使用单个路径的单通道振动信号，易造成其它通道信息的遗漏。为充分利用不同路径振动信号故障信息，增强故障特征的质量，引入了多元多尺度加权排列熵，对其粗粒化方式进行了完善，提出了改进多元多尺度加权排列熵(IMMWPE),实现齿轮箱多通道振动信号的故障特征提取。基于此，提出了一种结合IMMWPE、成对邻近特征和粒子群优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过齿轮箱多通道数据分析，将其与多元多尺度样本熵、多元多尺度排列熵和多元多尺度模糊熵等方法进行对比，结果证明该方法能够准确识别齿轮箱的各类故障，而且优于对比方法。
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单位山东大学; 山东旅游职业学院; 重庆科创职业学院
