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基于小波奇异性分析和模糊神经网络理论，建立变速箱故障识别模型，探讨将两种理论集成用于状态监测以提高故障识别准确度．通过小波变换提取车辆变速箱运行状态监测数据的奇异性指数，并据此训练模糊神经网络，计算表征变速箱技术状况的代码，判断部件是否发生故障及故障类型．对某型车辆变速箱监测信号的研究表明，本模型用于识别变速箱典型故障的误差仅为0．15384．