However, due to the limitations of

However, due to the limitations of the clustering algorithm itself, the reconstruction information could not be completely reflected. Therefore, the feature resolution and accuracy of the clustering algorithm are poor when detecting the charac-teristics of vibrationsignals.Through empirical mode decomposition(EMD)algorithm,Lietal.[1]decomposed vibration signals and diagnosed mechanical faults of OLTC through its frequency domain characteristics.However,due to the significant Mode Mixing effect of EMD algorithm when processing instantaneous nonlinear signals,the decomposition results are not very accurate

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然而，由于聚类算法本身的局限性，重建信息不能完全反映出来。因此，检测vibrationsignals.Through经验模式分解的特性，当聚类算法的特征的分辨率和精度差（EMD）算法，Lietal。[1]分解振动信号，并通过它的频域特性诊断OLTC的机械故障不过，由于EMD算法的处理瞬时非线性信号时显著模式的混合效果，分解结果不是非常精确

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然而，由于聚类算法本身的局限性，重建信息无法完全反映。因此，在检测振动信号的字符-ter-ters时，聚类算法的特征分辨率和精度较差。通过经验模式分解（EMD）算法，进行分析。[1]通过频率域特性分解振动信号，诊断OLTC的机械故障。然而，由于EMD算法在处理瞬时非线性信号时具有显著的模式混合效应，分解结果不太准确

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然而，由于聚类算法本身的局限性，重建信息不能完全反映出来。因此，在检测振动信号特征时，聚类算法的特征分辨率和精度较差，通过经验模态分解（EMD）算法，Lietal[1]对振动信号进行分解，并通过其频域特征诊断出有载调压变压器的机械故障，由于EMD算法在处理瞬时非线性信号时的显著模式混合效应，分解结果并不十分准确。

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