【摘 要】
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集成经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能够很好地用于非平稳信号的处理和信号特征频率的提取,但是其运算时耗大,很难用于实时处理。在工程应用中,
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120143110017)
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集成经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能够很好地用于非平稳信号的处理和信号特征频率的提取,但是其运算时耗大,很难用于实时处理。在工程应用中,轴承故障可通过固定特征频率来进行有效识别,利用这一特点,一种基于筛选参量的EEMD算法被提出,它改善了通过检验剩余分量为一单调函数或常量的分解停止条件,不仅能快速地获取期望频率成分信号,而且能较好地提高运算速度。通过对比EEMD与筛选参量的EEMD在分解正弦信号以及提取轴承故障频率时的效果和时间,验证了
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