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（1）改进同步提取变换的微弱特征增强方法
行星齿轮箱在早期故障阶段，故障特征信号往往被强烈的背景噪声和其他振动成分所淹没，呈现出微弱、非平稳的特点，传统的时频分析方法由于能量扩散和时频分辨率的限制，难以清晰地刻画这些微弱特征。本研究针对这一难题，对同步提取变换方法进行了系统性改进。传统同步提取方法通常基于短时傅里叶变换框架，采用固定形状的窗函数，这种设计隐含地假设信号成分为纯谐波或缓慢变化的调频信号，但行星齿轮箱故障信号往往表现为瞬态冲击和快速变化的调制特征，不满足这一假设。研究引入速度同步线性Chirplet变换中的时变速度基函数作为窗函数的构造基础，这类基函数能够自适应地匹配信号的瞬时频率变化规律，特别适合描述具有时变特性的故障冲击信号。为了确定最优的窗函数参数，设计了基于峭度准则的动态参数选择策略，峭度作为衡量信号冲击性的统计指标，能够有效指示窗函数参数对故障冲击特征的匹配程度，通过最大化峭度来优化窗函数参数，确保窗函数能够最大限度地聚焦和增强故障冲击成分。在窗函数优化的基础上，进一步发展了时频联合同步提取策略，分别在时间维度和频率维度构造提取算子，通过双重提取机制将时频平面上分散的能量重新聚集到信号的瞬时频率脊线附近，显著提高了时频表示的能量集中度和清晰度。考虑到实际测量信号中不可避免地存在各种噪声干扰，引入二阶差分算子对时频表示进行后处理，利用故障特征的平滑连续性和噪声的随机跳变性之间的差异，有效抑制噪声对特征提取的影响，使得微弱的故障特征脊线能够从复杂的时频背景中清晰地显现出来。
（2）基于瞬时频率脊估计的复合故障解耦分离
行星齿轮箱在实际运行中常常同时存在多个部件的故障，不同故障产生的振动信号在时域和频域上相互叠加和调制，形成复杂的复合故障信号，各故障分量之间的共振和耦合效应使得单一故障特征难以直接识别。本研究提出的复合故障分离方法首先着眼于准确提取各故障分量的瞬时频率轨迹。采用改进的维比特算法进行全局瞬时频率脊估计，该算法通过动态规划思想在时频平面上搜索能量最集中的连续路径，能够同时追踪多条频率脊线，即使在脊线交叉或幅值变化剧烈的情况下也能保持追踪的连续性和准确性。提取到的瞬时频率脊线精确描述了各故障分量的时变频率特性，为后续的信号分离提供了关键的先验信息。在获得瞬时频率信息后，将基于傅里叶变换的差异模态分解方法拓展到阶次分析框架下，阶次分析通过将时间域信号转换到角度域，消除了转速波动对频率分析的影响,使得与转速相关的故障特征在阶次谱中表现为固定的阶次线。差异模态分解方法基于凸优化理论，通过构建包含频谱权重和模态约束的目标函数，将复合信号分解为一系列具有不同中心频率的模态分量。利用已提取的瞬时频率脊线信息指导模态分解过程，确保每个模态分量对应于一个特定的故障源，实现了不同故障分量的有效解耦。分解得到的各模态分量保留了相应故障的完整时频特性，可以分别进行深入的特征分析和故障类型识别，从而实现复合故障的准确诊断。
（3）并行卷积网络与双向记忆网络的智能诊断模型
针对实际工况下行星齿轮箱故障模式的多样性和复杂性，本研究构建了一种融合多尺度特征提取和时序依赖建模的深度学习诊断架构。首先对原始振动信号进行时频分解，将信号分解为若干个具有不同瞬时频率特性的分量信号，每个分量信号反映了特定频率范围内的振动信息，包含了不同故障模式在该频段的特征表现。设计了由四个并行一维卷积神经网络组成的多分支特征提取模块,每个分支网络独立处理一个分量信号，通过多层卷积和池化操作自动学习该分量中的局部模式和抽象特征。不同分支网络采用不同的卷积核尺寸和网络深度，能够从多个尺度捕捉故障特征，浅层网络关注细节特征，深层网络提取高层语义信息。并行架构使得各分量信号的特征提取过程相互独立又协同工作，最大化地保留了各频段的特征信息。将各分支提取的特征进行融合后，输入到双向长短期记忆网络进行时序建模。双向长短期记忆网络通过前向和后向两个方向的信息传递，能够同时捕捉特征序列的历史依赖和未来依赖关系，其门控机制有效解决了长序列建模中的梯度消失问题，使得网络能够学习到长期的时序依赖模式。
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