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作者：党小争;张艳艳;王建国;
单位：天津职业大学电子信息工程学院;河南科技大学机械工程学院;天津海特传动机械有限公司;
摘要：考虑到CEEMDAN能够通过辅助噪声来实现模态混叠的良好抑制作用，引入噪声辅助分解来克服EWMD面临的模态混叠情况，构建得到一种更高效的自适应噪声极值加权模态分解（ICEEMDAN）处理方法。选择ICEEMDAN方法进行处理时几乎不受集成次数差异的影响，获得更强正交性的分解数据，促进分解精度的显著提升。通过仿真分析验证，CEEMDAN实现高频小幅值间断与连续信号分离，而对多分量连续信号则没有实现完全分离的效果，获得比CEEMDAN与EWMD更优精度。应用分析表明ICEEMDAN进行分解得到包络功率谱实现对内圈故障信号的高效判断。采用ICEEMDAN方法可以实现低速故障信号的准确分解，可以更准确提取得到故障特征频率。并且该方法还可以达到比CEEMDAN更少的集成次数，大幅降低了计算量。
关键词：EMD;;EWMD;;模态混叠;;轴承;;故障诊断;;低速
基金资助：河南省高等学校重点科研项目(19B460004)
