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针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点，提出了基于经验模式分解EMD（Empirical Mode Decomposition）的多分量过程神经网络PNN（ProcessNeural Network）自回归模型．通过EMD对原始时间序列进行分解，使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF（Intrinsic Mode Functions），利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度，对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构，以此得到原始信号的时变自功率谱密度．仿