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为更好提取再制造发动机的振动特征，采用总体平均经验分解模式（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）对信号进行分解，并用于再制造发动机振动模式研究中。在对振动信号分解基础上，利用相关系数计算IMF分量与其原始信号间相关性及原始信号IMF分量敏感因子；利用敏感IMF进行Hilbert变换。研究结果表明，采用EEMD分解算法所得IMF分量能反映再制造发动机的振动特征，基于敏感IMF的边际谱能区分再制造发动机不同部件的振动模式，并将再制造发动机部件分为缸壁、缸盖、曲