【摘 要】
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为了抑制经验模式分解中的模式混淆现象,提高分析精度,引入集合经验模式分解（EEMD）算法。在分析信号上叠加适当的随机高斯白噪声序列,改变信号的局部时间跨度,从而改变一次经验
【机 构】
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南京工业大学机械与动力工程学院,南京工业大学自动化与电气工程学院
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为了抑制经验模式分解中的模式混淆现象,提高分析精度,引入集合经验模式分解（EEMD）算法。在分析信号上叠加适当的随机高斯白噪声序列,改变信号的局部时间跨度,从而改变一次经验模式分解（EMD）中分析的特征尺度,通过足够多次EMD分解,相当于从多个角度提取信号的本质,最后由所有次分解得出的各本征模态函数（IMF）的均值作为输出,不但消除了人为噪声的影响,还清晰还原了信号的内在过程,准确揭示了其真实物理意义。通过仿真试验和实际的动静碰磨故障案例证实了EEMD算法的有效性,并与基本EMD算法和高频谐波法进行了对比
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