【摘 要】
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针对汽轮机转子振动信号在强噪声下难以提取瞬态冲击的故障特征的问题,提出一种基于经验小波变换（EWT）与排列熵相结合的特征提取方法。将转子故障振动信号进行经验小波变换,得
【机 构】
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东北电力大学机械工程学院,东北电力大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51576036）,吉林省科技发展计划项目（20100506）.
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针对汽轮机转子振动信号在强噪声下难以提取瞬态冲击的故障特征的问题,提出一种基于经验小波变换（EWT）与排列熵相结合的特征提取方法。将转子故障振动信号进行经验小波变换,得到一系列本征模态函数（AM-FM）,根据相关度原则选取故障信号敏感的本征模态函数计算其排列熵值构建故障特征向量。通过ZT-3转子模拟实验台获得振动故障信号,分别用EWT与排列熵和EWT与样本熵获得故障特征值,使用支持向量机（SVM）识别验证,结果表明：EWT与排列熵构建的特征向量识别率比EWT与样本熵高6.11个百分点,达到了较理想的识别准
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