【摘 要】
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针对经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法处理轴承振动信号时存在的缺点,指出极值点的选择是产生模态混叠现象的原因。分析了集成经验模态分解（ensemble empiri
【基金项目】
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国家部委基金资助项目(9140A27020413JB11076)
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针对经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法处理轴承振动信号时存在的缺点,指出极值点的选择是产生模态混叠现象的原因。分析了集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法抑制模态混叠现象的原理,讨论了加入高斯白噪声的次数和大小对EEMD方法分解结果的影响,并通过仿真和实测信号对EMD和EEMD方法的性能进行了比较测试。结果表明：EEMD方法不仅能够有效地抑制模态混叠现象,而且能更好地反映出轴承振动信号中
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