本文關鍵詞： 改進經(jīng)驗模態(tài)分解 數(shù)據(jù)分箱 滾動軸承內圈 特征提取 故障診斷 代價敏感問題　出處：《山東大學學報(工學版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決直驅風力發(fā)電機主軸后軸承內圈輕微損傷故障診斷問題,針對實際工程中振動信號的復雜特性,提出一種基于改進經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和數(shù)據(jù)分箱的特征提取算法。將信號進行改進經(jīng)驗模態(tài)分解,得到一系列平穩(wěn)的本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)。對分解后的信號提取均值、方差等幅域參數(shù)特征,并根據(jù)參數(shù)有效性選擇部分參數(shù)組成特征矩陣。選用等寬分箱方法,用箱內數(shù)據(jù)均值代替箱體數(shù)據(jù),將特征矩陣進行平滑處理。經(jīng)驗證,該方法能準確提取實際工程信號中的有效特征,并從特征選擇的角度較好解決了分類器代價敏感問題,減少了機器學習模型的過擬合現(xiàn)象。
[Abstract]:In order to solve the problem of slight damage diagnosis of the inner ring of the main shaft bearing of the direct drive wind turbine, the complex characteristics of the vibration signal in practical engineering are analyzed. A feature extraction algorithm based on improved empirical mode decomposition (EMD) and data splitting is proposed. A series of stationary intrinsic mode functions intrinsics mode function IMF are obtained by improved empirical mode decomposition. According to the validity of the parameters, some parameters are selected to form the feature matrix. The method of equal width box is used to replace the box data with the mean value of the data in the box, and the feature matrix is smoothed. This method can accurately extract the effective features from the actual engineering signals, and solve the problem of classifier cost sensitivity from the point of view of feature selection, and reduce the phenomenon of over-fitting of machine learning model.
【作者單位】： 山東大學控制科學與工程學院;東北電力大學機械工程學院;
【分類號】：TH133.3

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本文編號：1536454