【摘 要】
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为改善经验模态分解（EMD）的模态混叠问题与集合经验模态分解（EEMD）的白噪声不能被完全中和的问题，提出选择利用补充集合经验模态分解（CEEMD）进行爆震诊断的方法；利用CEEMD算法对实际
【机 构】
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内燃机可靠性国家重点实验室,潍柴动力股份有限公司,天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
【基金项目】
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内燃机可靠性国家重点实验室开放基金项目：基于弱功率振动信号解析的柴油机早期故障诊断理论与方法研究（skier-201709）
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为改善经验模态分解（EMD）的模态混叠问题与集合经验模态分解（EEMD）的白噪声不能被完全中和的问题，提出选择利用补充集合经验模态分解（CEEMD）进行爆震诊断的方法；利用CEEMD算法对实际爆震信号进行分解，并与滤波方法与小波变换方法计算结果进行对比，结果表明：CEEMD相对EEMD算法的白噪声残余更少，其重构信号更加准确，特征分量中的丢失的信息成分更少，对于爆震强度的判定将更加准确，CEEMD分解结果爆震峰值更加明显，可以准确识别出发动机多个气缸的爆震特征。提出一种基于样本熵的爆震特征参数，对爆震窗口
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