【摘 要】
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为了提高再制造发动机质量,将总体平均经验模态分解方法分解方法(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)及敏感IMF选择算法引入再制造发动机性能研究中。在对再制造
【机 构】
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军事交通学院军用车辆系,天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)特大功率动力总成资助项目(2012AA112101)
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为了提高再制造发动机质量,将总体平均经验模态分解方法分解方法(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)及敏感IMF选择算法引入再制造发动机性能研究中。在对再制造发动机非稳态振动信号进行EEMD分解的基础上,首先,将相关系数引入到IMF研究中,分析各IMF分量与原始信号的相关性,并计算原始信号各IMF分量的敏感因子;然后,利用敏感IMF进行Hilbert变换,并对再制造发动机的振动状态进行分析。研究结果表明,采用EEMD分解算法及敏感IMF的边际谱能反映再制
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