摘 要
齿轮箱作为机械设备中重要的传动部件，
被广泛地应用于各个领域
。但
由于其复杂的结构和恶劣的工作环境，齿轮箱极易发生损坏或失效
，其运行状态对设备的工作性能有很大的影响。随着科技的进步，机械设备朝着高性能、高效率的方向发展
，
而齿轮箱部件的故障形式多样，传统的故障诊断方法
已
不能满足现实的需求
。
在此背景下，各种新技术如神经网络、机器学习等的出现，为齿轮箱的故障诊断提供了更为精确和高效的思路。
本课题
提出一种基于决策树分类算法的齿轮箱故障诊断方法
，
利用ID3和CART两种决策树算法
来分别
构建故
基于决策树分类算法的齿轮箱故障诊断-20913字.docx