【摘 要】
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针对单一的信号处理诊断方法难以实现齿轮故障准确诊断的局限性,文章将提升小波变换、集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）与相关系数相结合,提出一
【机 构】
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宁德师范学院物理与电气工程系,上海大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目（2015J01643）, 福建中青年教师教育科研项目（JA15545）, 宁德市科技计划项目（20150034）, 福建省高校杰出青年科研人才培育计划资助（闽教科[2015]54号）
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针对单一的信号处理诊断方法难以实现齿轮故障准确诊断的局限性,文章将提升小波变换、集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）与相关系数相结合,提出一种新的信号消噪方法,并在此方法的基础上,分别利用BP、Elman和RBF神经网络完成了齿轮故障诊断。首先采用提升小波变换对故障信号进行初步消噪,然后对其作EEMD分解,得到一组固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量;然后计算各分量的相关系数,剔除相关性较小的伪分量后
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