技术摘要：
本发明公开了一种齿轮箱早期故障检测方法，包括以下步骤：S1、信号采集：采集齿轮箱在正常和故障工作状态下的振动信号，通过经验模态分解法对振动信号进行分解；S2、空间分解：结合深度分解定理，将原始空间分解到多个子空间中，建立各子空间的动态主元模型；S3、模型  全部
背景技术：
随着科学技术和现代工业的高速发展，运输、航天、国防等行业的机械设备日趋自 动化、集成化、高速化和大型化，齿轮箱在各行业的发展过程中中发挥了至关重要的作用。 由于齿轮箱具有体积小、质量小、传动比固定、传动力矩大、结构紧凑、承载能力大、效率高、 运转平稳、适应性强等诸多优点，使得它成为机械行业中最常见的传递动力和改变转速的 传动设备，在各类机械设备中得到非常广泛的应用。因此，齿轮箱性能的好坏严重影响着生 产生活实际应用中机械设备性能的优劣。 作为机械传动链的关键部件，齿轮箱的工作状态在传动系统中发挥着重要作用。 齿轮箱作为整个系统的传动机构，内部结构紧凑，部件之间耦合性较强，容易造成齿轮点 蚀、断齿等故障。同时，齿轮箱故障维修过程较为复杂，维修时间长，导致带来很大的经济损 失。因此，进行齿轮箱早期故障检测的研究，寻找故障早期信号特征，在故障还没有发展到 严重程度时及时排除安全隐患，对保证设备正常运行，避免经济损失具有重要作用。 齿轮箱发生早期微弱故障具有以下特征：由于故障不明显从而导致振动响应微 弱；齿轮箱内部存在多对齿轮啮合，故障齿轮和其余齿轮啮合会产生调幅和调频效应，故障 齿轮会引起动态信号调制，使故障检测难度提高；齿轮箱振动信号的传递路径较复杂，引人 了大量的噪声干扰成分，降低了信噪比；采集的振动信号具有时序相关性加大了早期微弱 故障检测难度。因此，如何从已被噪声淹没的信号中提取出早期故障特征信号，是早期故障 检测的关键。
技术实现要素：
为了解决上述