【摘 要】
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针对经验模态分解（empirical model decomposition,EMD）所得的本质特征函数（intrinsic model function,IMF）之间存在相互耦合、难以清晰提取高速列车轮对轴承的故障特征问题,提出
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室,中车青岛四方机车车辆股份有限公司
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针对经验模态分解（empirical model decomposition,EMD）所得的本质特征函数（intrinsic model function,IMF）之间存在相互耦合、难以清晰提取高速列车轮对轴承的故障特征问题,提出一种轮对轴承故障检测的新方法。该方法的核心是应用EMD自适应地分解轴承振动信号,得到多尺度的IMF,应用单尺度的IMF信号构造Hankel矩阵,对该矩阵进行奇异值分解（singular value decomposition,SVD）,应用奇异值的差分谱来选择其关键奇异值,对关键
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