【摘 要】
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齿轮故障信号具有非线性、非平稳特征，齿轮发生故障时，信号的能量结构随之改变，在不同的频带内能量不同。传统方法采用局部均值分解（LMD）提取振动信号的能量熵，将能量熵指标作为故
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学研究项目(2011B460012);河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A460673)
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齿轮故障信号具有非线性、非平稳特征，齿轮发生故障时，信号的能量结构随之改变，在不同的频带内能量不同。传统方法采用局部均值分解（LMD）提取振动信号的能量熵，将能量熵指标作为故障评判标准进行故障分类，依靠单一传感器信息源进行故障诊断，因而容易造成误诊、漏诊。全矢 LMD能量熵法融合了双通道同源信息的回转能量，可降低故障误判率。通过实验模拟齿轮正常、齿根裂纹、断齿、缺齿等4种状态，验证了全矢 LMD 能量熵作为故障特征能达到很好的故障分类效果。
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