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基于EEMD-ICA去噪方法在转子故障特征识别中的应用研究: 收藏
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引用; 《机械工程师》2018年第8期 72-73,76页; 作者：刘书溢田梅周小龙刘文亮吉林工程技术师范学院机械工程学院长春130052 东北电力大学工程训练中心吉林吉林132012 研奥电气股份有限公司设计部长春130113; 针对转子故障诊断过程中噪声干扰大,故障特征难以提取的问题,首次将基于集合经验模态分解-独立分量分析(EEMD-ICA)方法应用到转子故障特征识别中。该方法可有效抑制模态混叠现象,准确分离出包含在信号内部的噪声成分。实验结果表明,所...; 针对转子故障诊断过程中噪声干扰大,故障特征难以提取的问题,首次将基于集合经验模态分解-独立分量分析(EEMD-ICA)方法应用到转子故障特征识别中。该方法可有效抑制模态混叠现象,准确分离出包含在信号内部的噪声成分。实验结果表明,所提方法去噪效果明显,能够有效提取转子故障特征。; 来源：详细信息评论

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