周小龙， 徐鑫莉， 王 尧， 刘薇娜， 姜振海， 马风雷

(1. 北华大学 机械工程学院，吉林 132021； 2. 上海交通大学 自动化系，上海 200240；3. 长春理工大学 机电工程学院，长春 130022； 4. 长春工业大学 机电工程学院，长春 130012)

齿轮作为最常用的传动装置被广泛应用于各类机械设备中。当齿轮出现故障时，会导致设备的整体性能下降，严重情况下会造成设备事故并带来巨大经济损失[1]。在实际工况中，齿轮工作环境十分恶劣，环境噪声和信号衰减等因素对于早期故障特征有较大影响，而齿轮早期故障特征比较微弱，往往淹没在强背景噪声中难以提取[2]。因此，对于齿轮故障信号去噪方法的研究具有重要意义。

相较于正常状态，齿轮的故障信号大多数是多分量的调幅-调频信号[3]且表现出非线性、非平稳性的特点。众多学者在该类信号降噪方面进行了大量研究。Huang等[4]提出的经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)方法是一种自适应信号处理方法，它能够根据信号的自身特性，将其分解成一些列表征信号特征的由高频到低频的固有模态函数(intrinsic mode function，IMF)分量。李琳等[5]将EMD方法应用于齿轮振动信号的去噪研究。邵忍平等[6]将EMD同小波分析方法相结合，提出一种基于EMD小波阈值的去噪方法，并有效实现了齿轮故障信号的去噪与故障特征提取。

然而，由于自身算法的限制，EMD方法在分解过程中易产生模态混叠问题，影响信号的去噪效果。Wu等[7]针对该问题，提出一种噪声辅助分解的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)方法。刘晓凰等[8]采用EEMD方法对齿轮振动信号进行去噪分析，并指出该方法去噪效果优于小波阈值和EMD去噪方法。……