《表1 MEEMD方法提取特征向量的部分结果》

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《基于MEEMD和GRNN的轨道交通列车辅助逆变器故障诊断》

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辅助逆变器的典型故障信息主要集中在频率比较高的分量中，由图2可以看出，频率较大的分量是从IMF1分量到IMF5分量，因此本文选取每组分解结果中的前5个IMF分量组成的数据作为GRNN网络的输入数据。采用MEEMD分解方法提取到的部分故障特征向量如表1所示。