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一念永恒故障診斷及動力學分析:

       EEMD-BSS算法的優點及應用：EEMD算法不僅繼承了EMD算法的優點，并且又改進了EMD算法中的一些不足，所以將EEMD算法與BSS侶liedScmceSeparation)算法相結合，利用各自的優點，對一些特殊情況卜的信號特征提取具有很好的可操作性。這是因為EEMD分解滿足了盲源分離的一個重要的前提條件—觀測數必須大于源數，即傳感器的安裝數目必須大于信號源數，可以在對信號源情況不甚了解的情況卜進行盲源分離。

EEMD分解的盲源分離算法的思路

(1)得到機械設備的觀測信號;

(2)對觀測到的信號進行EEMD分解;

(3)進行源數估計，采用基于EEMD-SVD源數估計的方法[[6]，可根據機械實際情況與源估計算法進行估計;

(4)使觀察信號與新分解的信號進行重新組合，使其維數等于或者大于源信號數目;

(5)用ICA的盲源分離算法進行分離。

EEMD-BSS仿真試驗

為了驗證基于EEMD的改進盲源分離算法的有效性，這里使用3個模擬非平穩信號進行仿真試驗，取樣頻率為3000Hz,取樣點數為1024個，信號分別如下是盲源分離的欠定問題。