【摘 要】
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针对高压隔膜泵单向阀的早期故障特征提取困难的问题,提出基于微分经验模态分解（differential empirical mode decomposition,简称DEMD）的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断方法。
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61663017）, 云南省科技计划资助项目（2015ZC005）
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针对高压隔膜泵单向阀的早期故障特征提取困难的问题,提出基于微分经验模态分解（differential empirical mode decomposition,简称DEMD）的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断方法。首先,对振动信号进行微分运算,提高高频成分的振幅比,使微弱高频成分在后续分解中更易提取;其次,对得到的新信号进行经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）,并将分解后的本征模函数（intrinsic mode function,简称IMF）分量信号进行积分还
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