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了探讨。通过采集复式行星轮系试验台上各类齿轮振动信号，我们提出了一种循环稀疏的故障特征提取模型，并对基于该模型和SMA-RF的故障诊断模型进行了性能验证。实验结果表明，我们的循环稀疏算法可以高精度地分解信号并提取出丰富的故障特征信息；而CSD-SMA-RF诊断模型则实现了从特征提取到智能识别全程自动化，并且在复杂工况下仍然具备较好的准确性，可以高精度地鉴定齿轮故障类型和程度。
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