【摘 要】
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针对传统频域诊断算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息的问题，提出基于聚合经验模态分解（EEMD）的复合特征提取和基于核熵成分分析（KECA）的故障自动诊断算法。该方法
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司,北京工业大学电子信息与控制工程学院
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针对传统频域诊断算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息的问题，提出基于聚合经验模态分解（EEMD）的复合特征提取和基于核熵成分分析（KECA）的故障自动诊断算法。该方法首先采用EEMD将原始信号分解成若干特征模态函数（IMF），计算IMF能量和信号的能量熵构建复合特征向量并作为KECA的输入，之后建立KECA非线性分类器并引入一种新的监测统计量——散度测度统计量，实现故障的实时监测与自动诊断。采用KECA可实现根据熵值大小进行特征分类，具有较强的非线性处理能力，且不同特征信息之间呈现出显著的角度
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