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针对数学形态学滤除白噪声能力不足的问题，提出了奇异值分解（ SVD）、局域均值分解（ LMD）和数学形态学相结合的特征提取方法。将信号进行奇异值分解，对分解后的主要成分取均值，然后进行局域均值分解，选取主要分量求和重构，再用形态学差值滤波器提取故障信号的频率特征。通过数值仿真试验和齿轮局部故障模拟实验，结果表明：该方法能够清晰地提取出故障信号的频率特征，并与奇异值分解形态滤波法相比较，证明了该方法的有效性。