【摘要】：針對離心風機故障信號非平穩(wěn)、非線性的特征以及應用過程樣本少等特點,提出基于集合經驗模態(tài)分解(EEMD)樣本熵和LIBSVM的離心風機故障診斷的新方法。首先采用總體平均經驗模態(tài)將傳感器信號分解成若干個平穩(wěn)的本征模態(tài)函數(IMF)分量;其次通過相關系數準則對IMF分量進行選擇去除虛假模式分量,對于篩選出的IMF分量分別計算樣本熵并將其作為特征向量;最后將特征向量輸入LIBSVM和BP神經網絡進行模式識別。實驗驗證了該方法的可行性、有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:A new fault diagnosis method for centrifugal fan based on set empirical mode decomposition (EEMD) sample entropy and LIBSVM is proposed in view of the non-stationary nonlinear characteristics of centrifugal fan fault signals and the small number of application process samples. Firstly, the sensor signal is decomposed into a number of stationary intrinsic mode function (IMF) components by using the total average empirical mode, and then the IMF component is selected to remove the false mode component by the correlation coefficient criterion. The entropy of the sample is calculated for the selected IMF component and used as the eigenvector. Finally, the eigenvector is input into the LIBSVM and BP neural networks for pattern recognition. The feasibility, effectiveness and superiority of the method are verified by experiments.
【作者單位】： 東北電力大學能源與動力工程學院;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計劃項目(20130206008GX)~~
【分類號】：TM621;TH432

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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