【摘 要】
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针对基于机器学习的故障诊断方法能够解决辅机运行数据量大、变量间互相耦合的特点,提出一种基于EEMD模糊熵和SVM的风机故障诊断方法。首先利用EEMD分解振动信号得到若干个IM
【机 构】
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国华太仓发电有限公司,东南大学火电机组振动国家工程研究中心
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针对基于机器学习的故障诊断方法能够解决辅机运行数据量大、变量间互相耦合的特点,提出一种基于EEMD模糊熵和SVM的风机故障诊断方法。首先利用EEMD分解振动信号得到若干个IMF分量,计算相关系数剔除无效分量,将有效IMF分量组成相应的倍频成分。计算不同倍频IMF分量的模糊熵并进行归一化计算,组成多维特征向量输入SVM对故障进行识别。与传统的SVM相比,该方法准确率提高了7%,提高了SVM模型对一次风机故障的识别准确率。
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