为准确进行滚动轴承的故障诊断,结合局部特征尺度分解（LCD）和最小熵解卷积（MED）给出了一种新的故障诊断方法。首先,对轴承振动信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量;然后,依据互相关系数指标,采用聚类分析方法自动选取有用分量并叠加作为重构信号;最后,应用最小熵解卷积将重构信号降噪,并应用包络分析技术进行故障诊断。通过轴承内、外圈故障振动数据的分析表明：经LCD-MED处理后,振动信号的峭度值得到了较大提高,故障特征频率更加突出,基于LCD-MED的方法在轴承故障诊断中有效且合理。

为了实现齿轮故障的精确诊断,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和数学形态滤波的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号进行局部特征尺度分解,得到若干内禀尺度分量(ISC);然后,依据峭度准则,选取峭度最大的ISC作为故障特征分量,再运用形态差值滤波器对其进行滤波;最后,对滤波结果求取频谱并进行故障诊断。通过对仿真结果和实验数据的分析,说明了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取故障冲击特征的能力,能够有效地实现齿轮故障的精确诊断。