【摘 要】
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机组的状态评价及故障诊断基于信号特征提取,水电机组非平稳、非线性振动信号的特征提取是水电领域研究热门。提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和多尺度熵(MSE)的水电机
【机 构】
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湖南五凌电力科技有限公司,五凌电力有限公司株溪口水电厂,武汉大学动力与机械学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51979204),湖南五凌电力科技有限公司项目(3320145JX0120200010)。
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机组的状态评价及故障诊断基于信号特征提取,水电机组非平稳、非线性振动信号的特征提取是水电领域研究热门。提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和多尺度熵(MSE)的水电机组振动信号特征提取方法,采用极限学习机(ELM)实现模式识别。对降噪后水电机组振动信号进行EEMD分解,并根据峭度—标准相关系数指标筛选有效本征模态分量(IMF),计算有效IMF的MSE特征值并构建特征向量集,将故障特征集输入ELM后,有效评价机组运行状态,实现机组故障预警,现场试验数据验证了该方法对于水电机组振动信号特征提取的可行性和
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