【摘 要】
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针对集成经验模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）中协助噪声幅值大小需要人为经验确定的不足,基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）二进滤波
【机 构】
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华电电力科学研究院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家优秀青年科学基金资助项目(51222503);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0421);陕西省自然科学基础研究计划资助项目
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针对集成经验模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）中协助噪声幅值大小需要人为经验确定的不足,基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）二进滤波器特性,讨论了EMD出现模式混淆的原因,研究了EEMD中协助噪声幅值大小的确定原则,提出基于极值点分布特性的改进EEMD方法,通过遍态历经,以极值点分布特性为评价参数,自适应确定EEMD方法中高斯白噪声优化幅值。通过数据仿真,验证了其有效性。最后,应用于转子早期故障诊
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