摘要：針對齒輪振動信號的非平穩(wěn)非線性問題,提出了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)和支持向量機結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PSO-SVM)的齒輪箱信號分析和故障診斷方法。首先利用小波包對原始信號進行去噪處理,將去噪信號進行EEMD分解,得到多個本征模函數(shù)(IMF)。然后計算得到每個本征模函數(shù)的能量熵,用作支持向量機訓練的特征向量。最后使用PSO優(yōu)化參數(shù)的SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法分別對故障數(shù)據(jù)進行診斷。實驗結(jié)果表明,該方法可以有效地應用于齒輪箱的故障診斷。