本文研究了复式行星轮系的故障诊断，主要从故障特征提取算法和智能诊断方法两个方面进行探讨。通过采集复式行星轮系试验台上各类齿轮振动信号，我们提出了循环稀疏的故障特征提取模型，并验证了基于该模型和SMA-RF的故障诊断模型性能。实验结果表明，循环稀疏算法可以高精度地分解信号并提取丰富的故障特征信息；而CSD-SMA-RF诊断模型则实现了从故障特征提取到智能识别全程覆盖，不仅可以准确地辨别齿轮故障类型和程度，在复杂工况下也具有良好的应用效果。
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