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中文摘要：
固有时间尺度分解（intrinsic time—scale decomposition，简称ITD）方法是一种新的自适应时频分析方法，其与经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）方法一样也有端点问题，且其分解得到的分量波形失真比较严重。为此，对ITD方法进行了改进，改进的ITD方法克服了上述缺点，并通过仿真信号的分析结果验证了改进后的ITD方法的有效性。把改进后的ITD方法与能量矩相结合应用于齿轮的故障诊断，首先，用改进的ITD方法将齿轮振动信号分解为若干个内禀尺度分量（intrinsic scale component，简称ISC）；其次，将ISC分量进行基于时间轴的积分，得到ISC能量矩特征向量；最后，把特征向量输入支持向量机，从而判断齿轮是否有故障。实验数据的分析结果表明，该方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。
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Generalized empirical mode decomposition and its applications to rolling element bearing fault diagn
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