【摘 要】
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提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、云模型与支持向量机(SVM)相结合的汽轮机转子多故障诊断方法。该方法首先采用EEMD将振动信号分解成若干个IMF分量,利用相关系数法对I
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12QN39);河北省自然科学基金资助项目(E2012502016)~~
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提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、云模型与支持向量机(SVM)相结合的汽轮机转子多故障诊断方法。该方法首先采用EEMD将振动信号分解成若干个IMF分量,利用相关系数法对IMF分量进行筛选,然后对筛选后的IMF分量进行逆向云发生器计算,得到云模型的数字特征并构建为特征向量,将其应用到有向无环图SVM中进行转子多故障状态识别,并与传统的EEMD能量法进行对比。结果表明,该方法能够准确地完成转子多故障诊断,具有更高的识别率。
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