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摘 要：针对有轨电车运行过程出现的异常振动现象，提出将希尔伯特-黄变换（HHT）应用于有轨电车的异常振动分析研究。针对经验模态分解中模态混叠难题，提出利用集合经验模态分解（EEMD）对原始车辆振动数据进行分解。针对振动信号可能包含虚假分量的问题，提出通过相关系数法剔除虚假本征模分量（即噪声分量或趋势项分量），最后进行希尔伯特-黄变换的优化处理流程。（剩余6869字）
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基于集合经验模态分解与希尔伯特-黄变换的有轨电车异常振动分析
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