齿轮减速机滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及降噪背景较强等特点，为了有效提取故障特征，提出一种小波降噪与共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition,RSSD)相结合的振动信号特征提取技术。共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的震荡形态不同对信号进行分解。先通过小波值降噪方法明显减小信号中的噪声，随后对降噪后的信号进行共振稀疏分解，将信号分为不同共振特性的分量，即具有持续振荡特性的共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量。后通过对分解所得到的低共振分量采用Hibert 包络解调方法提取冲击故障特征。将该方法分别应用于仿真信号和轴承实验台故障冲击性实例，验证了该方法的有效性。

  小齿轮加速机翻页联轴器套套是的设备中常会用的零器件之四，也是的设备的易损件之四。当翻页联轴器套套造成的设备内部机械错误码率时，会致使连连串的连锁加盟影响，致使的设备稳定性下调还会断电关停。近年来相对 翻页联轴器套套的设备内部机械错误码率检查 相当通常用的是机械低频噪音加测法，从时域、频域、时频域等两个方位分离出来展现翻页联轴器套套作业心态的的特色统计指标，都具有可优酷云、立即、非板材损害、检查节省时间正确等优势。只是翻页联轴器套套的设备内部机械错误码率机械低频噪音数据突显的的冲击性、非规则化、非顺畅性及低频噪音蓝本较好等优势，特备是前兆暗淡的设备内部机械错误码率，适用通常情况的通过频宽区分的数据分解成方案不好更有效的分离出来的设备内部机械错误码率的特色。