《表2 不同磨损状态下振动信号消噪前后的能量值》

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《基于变分模态分解和去趋势波动分析的柴油机振动信号去噪方法》

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从图10中可以看出，对于不同磨损状态，去噪前的振动信号在时频域上成分紊乱，存在大量的背景噪声。利用本文的方法对振动信号进行去噪处理后，重构信号的时频分析中特征频率得以突出，背景噪声大幅减少，更加有利于故障的特征提取和模式识别。为了进一步验证VMD-DFA方法的去噪效果，分别计算不同磨损状态下振动信号消噪前后的能量值，如表2所示。