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行星齒輪箱的振動信號具有非線性、非平穩性等特點，傳統的FFT和小波分析法對于此類信號處理能力有限，很難達到實際應用的精度。針對非線性、非平穩信號特性提出的時頻分析法也均具有各自的局限性，如經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition， EMD）是自適應的時頻分析方法，對于非線性、非平穩信號處理能力突出，但端點效應和模態混疊現象問題的出現影響了該方法的分解能力，使固有模態分量失去其原有物理意義；局部均值分解（Local Mean Decomposition， LMD）在一定程度上解決了EMD分解過程中出現的端點效應問題，但仍未能解決模態混疊現象。眾多關于機械方面的研究均表明，機械系統振動信號具有明顯的分形特性，所以利用分形方法可以準確地對振動信號特征進行提取。很多研究人員對于單重分形做出了相關研究。但單重分形是從單一測度來衡量信號特征，無法全面地體現信號特征。而多重分形不僅從整體上對振動信號的特征進行了全面描述，并且可以對信號局部特征進行更細致的刻畫。
本文將多重分形譜法引入到行星齒輪箱故障診斷中，首先利用小波包對信號進行降噪處理，最大程度地減小嗓聲對特征提取的影響；然后求取降噪后信號的多重分形譜，并在多重分形譜中提取相關特征量；由于支持向量機（SVM）能夠較好地以較少的樣本數解決非線性特征的分類問題，所以最后將多重分形譜中提取得到的特征量輸入到支持向量機中，通過支持向量機對振動信號進行分類及相應的故障診斷。
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