【摘 要】
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机械振动或声学信号的处理是状态监测及故障诊断的基础。探讨了经验模式的分解特性,将相干分析应用于判定分解中虚假分量,以避免虚假分量和微弱信号的误判;其次研究了信号各
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51405221);南京工程学院校级科研基金项目(YKJ201334);江苏省自然科学基金(BK20130746)
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机械振动或声学信号的处理是状态监测及故障诊断的基础。探讨了经验模式的分解特性,将相干分析应用于判定分解中虚假分量,以避免虚假分量和微弱信号的误判;其次研究了信号各频率能量比例对EMD分解时虚假分量的影响,提出了增加大幅值的高频分量可以减小虚假分量比例的方法;然后基于白噪声的EMD分解特性,提出了以叠加多次有色噪声改善EMD模式混叠的方法,同时仿真分析了其优越性,最后将改进的EMD系统方法应用于旋转机械噪声和排气系统振动信号的特征提取,验证了新方法的可行性。
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