【摘 要】
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机械结构工作模态参数识别（Operational ModelAnalysis，简称OMA）和振动故障诊断是在工程应用中不可或缺的两个重要技术。独立分量分析（Independent ComponentAnalysis，简称ICA）作为一种统计信号数据分析工具，在无先验知识的条件下可以有效地从线性混合的复杂信号中盲分离出各个独立源信号，该技术已经在监测和诊断方向以新的研究方法被提出。本文以齿轮箱为研究
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机械结构工作模态参数识别（Operational ModelAnalysis，简称OMA）和振动故障诊断是在工程应用中不可或缺的两个重要技术。独立分量分析（Independent ComponentAnalysis，简称ICA）作为一种统计信号数据分析工具，在无先验知识的条件下可以有效地从线性混合的复杂信号中盲分离出各个独立源信号，该技术已经在监测和诊断方向以新的研究方法被提出。本文以齿轮箱为研究对象，将ICA技术应用于齿轮箱工作模态参数识别和故障诊断中，结合概率神经网络（Probabilistic
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