【摘 要】
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镇动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。随着运行设备的非线性、非平稳特点越来越明显，传统的数学建模预报方法已不能满足设备的复杂化和现代化要求。
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60674026）.
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镇动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。随着运行设备的非线性、非平稳特点越来越明显，传统的数学建模预报方法已不能满足设备的复杂化和现代化要求。提出了一种基于经验模式分解EMD（Empirical Mode Decompo—sition）和最小二乘支持向量机LS—SVM（Least Square Support Vector Machine）的新模型。首先，运用EMD将趋势时间序列自适应地分解成一系列不同尺度的本征模式分量IMF（intrinsic mode function）；其次，对
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