【摘 要】
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针对经验模态分解（EMD）在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解（EEMD）能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(06KJD510038)
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针对经验模态分解（EMD）在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解（EEMD）能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补充的总体平均经验模态分解（CEEMD）对降噪监测信号进行分解,减少重构误差,提取最佳的IMF分量,然后对IMF分量进行FFT变换,实现对滚动轴承的故障诊断.通过对实验采集的滚动轴承的振动信号进行分析,证明了该方法的优越性,有一定的使用价值.
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