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基于Legendre多小波与深度学习的齿轮箱复合故障诊断方法研究

一、引言

齿轮箱作为机械传动系统中的关键部件，其运行状态直接关系到整个系统的性能和寿命。然而，由于齿轮箱在运行过程中受到多种因素的影响，常常会出现各种故障，如齿轮磨损、断齿、点蚀等。这些故障如不及时发现和处理，将可能导致严重的设备损坏和安全事故。因此，对齿轮箱进行准确的故障诊断具有重要意义。近年来，随着传感器技术和信号处理技术的发展，基于多小波和深度学习的复合故障诊断方法成为了研究的热点。本文提出了一种基于Legendre多小波与深度学习的齿轮箱复合故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率。

二、Legendre多小波理论基