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搜索结果: 1-2 共查到机械学 EEMD相关记录2条 . 查询时间(0.07 秒)
为了从齿轮故障信号中提取出包含故障信号的特征频率,提出了基于EEMD自适应形态学解调方法。首先采用EEMD (集合经验模式分解) 进行降噪,将原始信号与不同的白噪声叠加组成目标信号,然后将目标信号分解为有限个IMF分量,选取主要信息求和重构,再用形态学滤波器提取故障信号的特征频率。针对形态学结构元素尺寸的选择问题,利用遗传算法来优化形态学结构元素,自适应寻求最优解。通过数字仿真试验和齿轮故障模拟实...
针对地面模拟真空环境实验中背景干扰与轴承振动信号频率相互重叠、难以滤除的问题,利用集合经验模式分解的抗混特性和滤波特性,提出了基于EEMD的背景干扰滤除方法。首先对背景干扰和轴承振动信号进行EEMD分解获得固有模式函数,再计算背景干扰和轴承振动信号的IMF分量间的相关系数来对IMF分量进行筛选,由保留下的IMF分量重构信号以达到滤除背景干扰的目的。对实测信号的滤除结果表明了该方法的可行性和有效性。

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