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行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

一、偏振光与自然光（Polarized light and Natural light） 1、自然光：具有一切可能的振动方向的许多光波之和。 特点：振动方向的无规则性。 表示：可用两个振动方向垂直的、强度相等的、位相关系不确定的光矢量表示

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振动：路面不平等原因引起汽车振动， 它影响舒适性和身体健康。 保持振动环境的舒适性，以保持驾驶 员在复杂行驶和操纵条件下，具有良好 的心理状态和准确灵敏的反应。 汽车的平顺性影响“ 人－汽车”系统 的操纵稳定性以及行驶安全性