基于多传感器信息融合的风电机组状态检测研究

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【摘要】

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依据信息融合理论,采集振动信号和声发射信号为原始信源,分别提取它们的小波包特征和EEMD能量特征,采用核主元分析(KPCA)进行异类信息特征融合,得到信息互补的特征量,然后利

【作者】

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董军刚王丽荣刘扬孙小华

【机构】

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河北软件职业技术学院保定 071000保定天威保变电气股份有限公司保定 071056;

【出处】

：

电脑迷

【发表日期】

：

2017年30期

【关键词】

：

振动监测声发射检测信息融合核主元分析支持向量机

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依据信息融合理论,采集振动信号和声发射信号为原始信源,分别提取它们的小波包特征和EEMD能量特征,采用核主元分析(KPCA)进行异类信息特征融合,得到信息互补的特征量,然后利用支持向量机(SVM)进行模式分类,初步对风电机组故障分类识别和故障诊断的实现进行理论研究,同时给出了风电机组关键设备振动监测系统设计方案.

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