【摘 要】
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针对旋转机械振动信号的非平稳、非线性等特点,提出一种基于集合经验模式分解（EE-MD）的奇异谱熵信号分析及故障诊断方法.该方法利用EEMD有效抑制模式混叠现象的优点,首先对原始
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针对旋转机械振动信号的非平稳、非线性等特点,提出一种基于集合经验模式分解（EE-MD）的奇异谱熵信号分析及故障诊断方法.该方法利用EEMD有效抑制模式混叠现象的优点,首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数（IMF）,然后将各阶IMF分量构成一个特征模式矩阵,并对该特征模式矩阵求奇异谱熵值.奇异谱熵值的大小能够反映系统的工作状态和故障类型.分别用基于经验模式分解（EMD）和集合经验模式分解的奇异谱熵对车削颤振的振动信号分析对比,结果验证了该方法的有效性和可行性.
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