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：针对复杂的齿轮箱振动信号难以提取出故障特征频率的问题，提出了一种将希尔伯特包络解调技术与经验模式分解（EMD）相结合的分析方法。首先对齿轮箱的故障信号进行了EMD分解，得到了本征模态函数（IMF分量），再对IMF分量进行了包络解调，得到了其调制信号，结合调制信号的频率成分可初步判断出齿轮箱中出现故障的齿轮；然后根据IMF分量与初始信号之间相关系数的大小，选择相关系数较大的分量重构信号，相当于对初始信号进行滤波；最后对重构的信号以啮合频率及其倍频为中心频率进行了带通滤波，对得到的信号进行了包络解调分析，再