【摘 要】
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针对希尔伯特-黄（Hilbert-Huang transform,简称HHT）变换中经验模式分解（empirical modedecomposition,简称EMD）的端点效应问题,提出一种基于自回归综合滑动平均模型（ARIMA）进行端
【机 构】
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南京工业大学机械与动力工程学院,南京工业大学自动化学院
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针对希尔伯特-黄（Hilbert-Huang transform,简称HHT）变换中经验模式分解（empirical modedecomposition,简称EMD）的端点效应问题,提出一种基于自回归综合滑动平均模型（ARIMA）进行端点延拓的改进方法。利用ARIMA在非平稳数据建模方面的优势,EMD前在待分析信号两端各预测一段数据,HHT后再截去延长的部分,保留原信号长度的处理结果。通过仿真信号和实测的转子不对中故障信号验证了该方法的有效性,证实改进后的算法能有效地抑制EMD端点效应的影响,信号故障特征
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