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提出了一种偏最小二乘回归（PLSR）与人工神经网络（ANN）相结合的故障诊断方法，并将此方法应用于齿轮箱的故障诊断中。首先建立齿轮箱运行状态的PLSR模型，然后建立ANN模型，利用PLSR模型残差和系统参数对ANN进行训练，最后，运用此ANN对齿轮箱实施故障诊断。实验结果表明，该方法能有效地诊断出齿轮箱故障。此外，还将该方法与基于主成分分析（PCA）和ANN的故障诊断方法进行了比较。结果表明，二者诊断精度相同，但作者提出的方法具有更高的模型精度。