【摘 要】
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本文针对信号噪声较大时,经验模式分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)结果发生明显畸变,分解精度降低的问题,提出了一种改进的EMD方法一组合模函数方法。该方法利用经验
【机 构】
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长安大学汽车学院 西安 710064
【出 处】
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2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)
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本文针对信号噪声较大时,经验模式分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)结果发生明显畸变,分解精度降低的问题,提出了一种改进的EMD方法一组合模函数方法。该方法利用经验模式分解分离信号不同的本征模函数,然后将某些本征模函数相组合,提高经验模式分解精度。将组合模函数方法应用于机械设备振动分析及故障诊断,分析了某电厂发电机组高压缸振动超限故障,提取了故障特征,证明了本文方法的有效性。
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