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該發明涉及一種行星齒輪箱故障診斷方法。首先，信號是利用Salp群優化算法進行分解重構優化變分模式分解算法（SSO-VMD）。然后，分析了故障特征從多個領域中提取，改進的監督自組織增量學習神經網絡地標點等距映射（ISSL Isomap）流形學習算法用于降維。最后，人工蜂群優化支持向量機（ABC-SVM）分類器用于診斷和識別。該發明克服了VMD算法中的參數選擇問題，解決了多領域特征中存在的信息冗余問題。實驗性行星齒輪箱故障診斷結果表明，該方法能有效地進行故障診斷識別故障類型，具有很大的實用價值。

該項目成長性良好，具有廣闊的市場應用前景。