1.一种齿轮早期故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1) 采集齿轮在各种典型故障状态下的振动信号x(n)；

(2) 对原始信号x(n)进行差分运算，得到原始信号x(n)的差分序列△x(n)△x(n)= x(n+1)-x(n), n=1,…, N-1；

N代表数据的长度；

(3) 利用去趋势波动分析(DFA)算法分析差分序列△x(n)的波动函数F(s)；

(4) 提取每种故障状态所对应的对数波动函数ln[F(s)]的最小值和最大值，将这两个参数作为原始信号x(n)的故障特征参数；

(5) 将对数波动函数ln[F(s)]的最小值和最大值分别作为横纵坐标作图；

(6) 采用最小二乘法将故障状态所对应的数据点拟合为一条直线，该直线被称为“故障状态线”；

(7) 以一定的置信水平(1-α)为“故障状态线”估计一个置信区间；

(8) 随着齿轮箱运行状态的恶化，数据点逐渐靠近上述建立的置信区间，当数据点进入到置信区间时，可以认为该齿轮箱以一定的概率出现了故障并发出故障预警，这时要对齿轮箱的运行状态进行详细分析，必要时需要停机检修。

2.根据权利要求1所述的一种齿轮早期故障检测方法，所述步骤(3)包括以下步骤：① 构造时间序列x(i)的去均值累差序列X(i):；

② 将累差序列X(i)等分为K段长度为s的不重叠的数据段，每段数据记为Xk(i)(k=1, 

2,…, K, i=1, 2,…, s);③ 采用最小二乘法分别拟合各段数据的多项式趋势，最后得到的总趋势记为Ts(i)(i=

1, 2,…, N);

④ 计算累差序列X(i)的均方值波动函数；

⑤ 改变时间尺度s的大小，重复上述步骤① ④，如果时间序列x(i)具有长程相关性，~则当时间尺度s在某个范围内变化时，波动函数F(s)与时间尺度s满足下面的标度律关系；

上式中的参数h为时间序列x(i)的标度指数。