【摘 要】
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真空泵的振动信号具有非平稳、非线性的特性,且夹杂着大量背景噪声,难以直接对其特征信号进行提取、分析,阻碍对真空泵的在线故障诊断。为此,文章提出基于集合经验模态分解(E
【机 构】
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天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京卫星环境工程研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（编号：2018YFF0212201）;天津市自然科学基金一般项目（编号：17JCYBJC19300）;北京卫星环境工程研究所创新基金项目（编号：CAST-BISEE 2017-013）;精密测试及仪器国家重点实验室开放基金项目(编号：Pilab1706)
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真空泵的振动信号具有非平稳、非线性的特性,且夹杂着大量背景噪声,难以直接对其特征信号进行提取、分析,阻碍对真空泵的在线故障诊断。为此,文章提出基于集合经验模态分解(EEMD)的真空泵振动信号小波阈值降噪方法:首先将振动信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)与余项,然后引入归一化自相关函数对IMF分量进行筛选,再对筛选出的IMF分量进行小波阈值降噪处理,最后将降噪后的IMF分量与未处理的IMF分量和余项进行重构,得到降噪后的真空泵振动信号。对仿真与实验信号进行降噪处理的结果表明该方法优于现有
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