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提出了一种基于多重分形与近似熵相结合的信号特征量提取方法,应用于齿轮箱的故障信号诊断中。针对齿轮箱的故障信号的复杂性,先用减法聚类对提取到的信号特征量进行处理,得到初始聚类中心,然后再用模糊C均值聚类（FCM）作进一步处理,实现齿轮箱故障的自动诊断和识别。多重分形谱提取的特征量如谱宽,可以表示信号的波动程度,而近似熵可以表示信号的复杂程度。两者结合可以得到更加准确的齿轮箱故障信号模式。减法聚类可以有效解决FCM容易陷入局部最优的问题,还可以提高收敛速度。提取的特征参数作为聚类分析的数据,通过计算数据点与聚