【摘 要】
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故障特征的提取是检测与识别故障类型的关键。为优化自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)的降噪效果,提出一种基于综合评价模型(SDEA)改进的CEEMDAN降噪方法,优化CEEMDA
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61703270)
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故障特征的提取是检测与识别故障类型的关键。为优化自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)的降噪效果,提出一种基于综合评价模型(SDEA)改进的CEEMDAN降噪方法,优化CEEMDAN的去噪效果。该方法首先建立综合评定模型,然后通过峭度准则、相关系数筛选特征模态重构信号,由SDEA评价信号去噪效果。经过多次迭代,选择综合指标最高的迭代次数作为最优降噪信号,再利用能量贡献率选取最优降噪信号的IMF进行重构,最后通过Teager能量算子解调对信号进行包络谱分析,进而得到故障特征频率。实测数据证明,此方
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