摘要
齿轮作为机械传动系统中的关键部件，其运行状态直接影响着机械设备的正常运行。
齿轮早期故障诊断对于预防设备故障，提高设备可靠性和安全性至关重要。
传统故障诊断方法在识别齿轮早期故障方面存在局限性，而经验模态分解(EMD)技术作为一种自适应数据处理方法，能够有效地提取信号的非平稳特征，为齿轮早期故障诊断提供了新的思路。
本文旨在综述基于EMD技术的齿轮早期故障诊断研究现状，分析其优势和局限性，探讨未来发展趋势。
首先，介绍EMD技术的基本原理和应用领域，并分析其在齿轮故障诊断中的应用优势。
其次，综述国内外学者基于EMD技术进行齿轮早期故障诊断研究的进展，包括特征提取、故障识别、诊断模型构建等方面的研究成果。
最后，总结EMD技术在齿轮早期故障诊断中的应用现状，并展望其未来发展方向。
关键词：齿轮早期故障诊断，经验模态分解，特征提取，故障识别，诊断模型
#1.1齿轮早期故障诊断
齿轮早期故障是指齿轮在出现明显损坏之前发生的微小损伤，例如齿面磨损、齿根裂纹、齿面疲劳等。
这些早期故障通常难以通过肉眼观察或传统的监测方法识别，但如果及时发现并采取措施，可以有效地避免齿轮失效，防止设备发生重大故障。
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