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针对Wigner分布在分析故障信号时易受到交叉项干扰的问题，提出了一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）和Wigner高阶矩谱的齿轮故障诊断方法。给出了Wigner高阶矩边际谱的概念及其方法的原理和应用步骤，并对仿真和实际齿轮故障信号进行了时频分析和故障诊断。结果表明：该方法结合了经验模态分解和Wigner高阶矩谱的优点，有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项干扰；边际谱可提取反映齿轮故障模式的边频带结构，且所提取的边频结构更加清晰，为准确判断齿轮的故障