【摘 要】
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为了解决噪声干扰条件下叶尖定时脉冲信号难以准确提取的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的含噪叶尖定时脉冲信号提取方
【机 构】
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中国特种设备检测研究院,中国石油大学（北京）机械与储运工程学院
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为了解决噪声干扰条件下叶尖定时脉冲信号难以准确提取的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法。采用EEMD对非平稳、非线性的原始含噪信号进行自适应分解,构建多尺度低通滤波器进行降噪,再对降噪后的脉冲信号进行方波整形处理,并提出融合相似度和相关度的最优降噪整形评价指标,用于含噪信号处理效果的评价。基于含噪叶尖定时脉冲信号特点建立数学模型,验证方法的可靠性和适用性。对比降噪整形处理后含噪叶尖定时
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