【摘 要】
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发电机组作为产生电能的机械设备在陆地和船舶上得到广泛应用,但在运行过程中容易产生故障,且故障种类繁多,通过人的直观观察往往很难判别故障类型。本文介绍一个智能诊断系
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发电机组作为产生电能的机械设备在陆地和船舶上得到广泛应用,但在运行过程中容易产生故障,且故障种类繁多,通过人的直观观察往往很难判别故障类型。本文介绍一个智能诊断系统,首先采集不同工况下的发电机组声信号,再利用集合经验模态分解对信号进行分解,并提取特征参数,最后使用模糊C均值聚类进行故障分类。通过6135D型柴油发电机组进行实验验证,故障诊断率达到了92.25%,结果表明该系统可以对发电机组常见故障进行准确的智能诊断。
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