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齿轮传动广泛应用于机械设备,同时齿轮故障也是造成机械设备故障的主要原因之一。为尽早发现故障,减少损失,对齿轮副的磨损状态进行监测十分必要,油液监测和振动监测是最常用的监测方法,监测过程中会产生包含磨粒群常规参数、磨粒群分形参数、振动参数在内的大量监测数据,如何根据大量数据准确判断齿轮副的磨损状态,还需要进一步研究。本文研究了数据挖掘技术在齿轮副磨损状态监测中的应用,内容主要包括：基于模拟退火K-Means算法开发了一种辨识磨粒群分形无标度区的新算法,解决了磨粒群分形维数计算过程中无标度区识别