【摘 要】
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结合聚合经验模态分解（Ensemble empirical model decomposition,EEMD）优秀的非平稳信号分解能力和奇异值分解（Singular value decomposition,SVD）的强去噪能力,提出了一种高速列
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室
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结合聚合经验模态分解（Ensemble empirical model decomposition,EEMD）优秀的非平稳信号分解能力和奇异值分解（Singular value decomposition,SVD）的强去噪能力,提出了一种高速列车滚动轴承故障检测的新方法。该方法是应用EEMD对轴承轴箱位置的振动信号分解得到基本模式分量（Intrinsic Mode Function,IMF）,对IMF矩阵做SVD得到正交化结果,分别利用各奇异值重构信号,应用各特征信号的Hilbert包络解调处理得到的包络
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