| 自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 童靳于,苏缪涎,郑近德,潘海洋,潘紫微,包家汉. 自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 电子测量与仪器学报, 2021, 35(2): 41-49 |
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| 作者姓名： | 童靳于 苏缪涎 郑近德 潘海洋 潘紫微 包家汉 |
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| 作者单位： | 安徽工业大学 马鞍山243032 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2017YFC0805100）、国家自然科学基金（51975004）、安徽省自然科学基金项目（2008085QE215）、安徽省高校自然科学研究项目（KJ2019A0053，KJ2019A092，KJ2018ZD005）资助 |
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| 摘 要： | 为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集成经验模态分解...
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| 关 键 词： | 自适应噪声完整集成经验模态分解 经验模态分解 最大相关峭度反褶积 滚动轴承 故障诊断 |
Mean optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise and its application in rolling bearing fault diagnosis |
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| Tong Jinyu,Su Miaoxian,Zheng Jinde,Pan Haiyang,Pan Ziwei,Bao Jiahan. Mean optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise and its application in rolling bearing fault diagnosis[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2021, 35(2): 41-49 |
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| Authors: | Tong Jinyu Su Miaoxian Zheng Jinde Pan Haiyang Pan Ziwei Bao Jiahan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | CEEMDAN EMD maximum correlation kurtosis deconvolution rolling bearing fault diagnosis |
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