1.基于fsc和emd的齿轮多故障信号解耦及特征提取方法，其特征是：
2.根据权利要求1所述的基于fsc和emd的齿轮多故障信号解耦及特征提取方法，其特征是：齿轮箱的故障部件包括主动齿轮、从动齿轮、轴承，故障冲击频率计算过程如下。
3.根据权利要求1所述的基于fsc和emd的齿轮多故障信号解耦及特征提取方法，其特征是：fsc变换的过程为：
4.根据权利要求1所述的基于fsc和emd的齿轮多故障信号解耦及特征提取方法，其特征是：步骤(4)具体为：α、fk和sx(fk,α)组成的三维图谱称为信号的fsc图，对于耦合故障信号，fsc图中会出现m个sx(fk,α)值较高的频带，读取这些频带对应的α及fk值，得知信号中含有自振频率和冲击频率分别为[fk1,α1]、[fk2,α2]、…、[fkm,αm]的m个故障成分；将信号冲击频率[α1,α2,…,αm]分别与各部件发生故障时的冲击频率[αmain_g,αslave_g,αmain_bi,αmain_bo,αmain_br,αmain_bc,αslave_bi,αslave_bo,αslave_br,αslave_bc]进行对比，从而确定[α1,α2,…,αm]所对应的故障部件，进而确定自振频率[fk1,fk2,…,fkm]所对应的故障部件，故障部件总数为m个。
5.根据权利要求1所述的基于fsc和emd的齿轮多故障信号解耦及特征提取方法，其特征是：emd分解的步骤如下：
6.根据权利要求1所述的基于fsc和emd的齿轮多故障信号解耦及特征提取方法，其特征是：步骤(6)识别故障信号的过程为：
7.根据权利要求1所述的基于fsc和emd的齿轮多故障信号解耦及特征提取方法，其特征是：步骤(7)提取故障特征的过程为：