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针对利用精细复合多尺度散布熵(RCMDE)特征在行星齿轮裂纹故障识别时存在噪声鲁棒性差、尺度选择依赖人工等不足,通过改进RCMDE特征,提出一种基于自适应精细复合多尺度散布熵(ARCMDE)特征的行星齿轮裂纹故障识别方法。改进从以下3个方面展开:首先在计算RCMDE特征前利用变分模态分解(VMD)算法对信号进行分解,以获取预设数量的固有模态分量(IMF),再计算IMF与原信号的互信息,选取互信息大于阈值的IMF重构信号,实现降噪预处理;然后提出特征重合度及其计算公式,评价多个状态样本的均值标准差之间的重叠