【摘 要】
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根据风机齿轮箱故障信号的非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解（ EEMD）和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,对原始信号进行小波去噪。然后,对故障信号进行EE
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,吉林大学网络中心,天津海运职业学院
【基金项目】
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天津市科技兴海项目-海上风电机组的在线监测与故障预警平台研制及产业化(KJXH2012-13)
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根据风机齿轮箱故障信号的非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解（ EEMD）和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,对原始信号进行小波去噪。然后,对故障信号进行EEMD分解,将其分解为多个固有模态函数（ Intrinsic Mode Function,简称IMF）之和,选取若干含有主要故障信息的IMF分量做进一步分析。最后,从各IMF分量中提取故障信号能量特征参数,将归一化后的能量特征参数作为BP神经网络输入参数进行故障诊断。实测结果表明：该方法故障诊断准确率达到了99%左右。可以准确、有效的
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