本文關(guān)鍵詞： 改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 數(shù)據(jù)分箱 滾動(dòng)軸承內(nèi)圈 特征提取 故障診斷 代價(jià)敏感問題　出處：《山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸后軸承內(nèi)圈輕微損傷故障診斷問題,針對(duì)實(shí)際工程中振動(dòng)信號(hào)的復(fù)雜特性,提出一種基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和數(shù)據(jù)分箱的特征提取算法。將信號(hào)進(jìn)行改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,得到一系列平穩(wěn)的本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)。對(duì)分解后的信號(hào)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(nèi)數(shù)據(jù)均值代替箱體數(shù)據(jù),將特征矩陣進(jìn)行平滑處理。經(jīng)驗(yàn)證,該方法能準(zhǔn)確提取實(shí)際工程信號(hào)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(jià)敏感問題,減少了機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;東北電力大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TH133.3

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6 于永o，

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