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摘要：时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtering Based Empirical Mode Decomposition,TVF-EMD)是通过利用残差信号递归地将输入信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs)，信号中的故障分量通常是利用这些IMFs来识别的，但若完成整个分解过程，往往需要耗费大量时间。因此，通过监测分解过程中残差信号的时域指标来限制其迭代次数，进而利用残差信号替代IMFs识别故障分量，可在保证降噪效果的同时减少计算量；并且利用两轴信号进一步提高信号的信噪比。通过在不同转速和负载工况下与完整TVF-EMD、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)等方法进行对比，证明所提方法在提升降噪性能的同时能够减少所需计算量。
