【摘 要】
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本文将小波及聚合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和Hilbert-Huang变换（HHT）边际谱的故障分析方法相结合,应用于强噪声背景下轴承信号故障特征提取。
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本文将小波及聚合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和Hilbert-Huang变换（HHT）边际谱的故障分析方法相结合,应用于强噪声背景下轴承信号故障特征提取。首先将轴承信号利用小波变换进行降噪处理,然后采用EEMD方法将轴承振动信号分解成若干个固有模态函数（IMFs）;然后对各IMF进行Hilbert变换,求出轴承振动信号的HHT边际谱,最后根据边际谱能够区分不同工况下的正常和故障轴承,正确率为100%,并且通过谱图及局部细化图能够分析
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