【摘 要】
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针对大型回转支承转速较低、不稳定且实验样本稀少且故障诊断局限于人工诊断识别的问题，提出了一种基于相关函数的加权融合算法与改进HHT算法相结合的故障诊断方法：首先采用了
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277092);江苏省人事厅江苏省博士后资助计划(1201012C)
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针对大型回转支承转速较低、不稳定且实验样本稀少且故障诊断局限于人工诊断识别的问题，提出了一种基于相关函数的加权融合算法与改进HHT算法相结合的故障诊断方法：首先采用了动态适应性、抗干扰性强的基于相关函数的加权融合算法对采集的数据进行融合处理，然后以改进后的HHT作基础构造故障特征向量，再采用BP神经网络对故障类型进行特征层的识别诊断，最终确定风电回转支承的故障类型。实验结果表明，该方法有效地提高了故障诊断结果的可靠性。
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