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针对行星齿轮箱振动信号复杂时变调质特点使其＂难表征＂,致使据此构建的状态辨识模型精度低的问题,提出一种基于总体局部均值分解（Ensemble local mean decomposition,ELMD）的能量熵与人工鱼群算法（Artificial fish swarm algorithm,AFSA）寻找支持向量机（Support vector machine,SVM）最优核函数系数组合的行星齿轮箱关键部件的状态辨识方法。首先,利用ELMD分解经形态平均滤波的行星齿轮箱关键部件的振动信号来获取若干窄带乘积函