【摘 要】
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为提高非线性、非平稳振动信号下风机齿轮箱的故障识别精度，提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）样本熵和麻雀搜索算法优化极限学习机（SSA-ELM）的风机齿轮箱故障诊断方法。首先，采用小波阈值去噪方法对振动信号进行降噪，以减小噪声对振动信号的干扰；其次，对去噪后的信号进行CEEMDAN分解，得到多组本征模态函数（IMFs）,并根据皮尔逊相关系数进行分量的选择，消除虚假特征分量；最
【基金项目】
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国家自然科学基金（61803154）；
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为提高非线性、非平稳振动信号下风机齿轮箱的故障识别精度，提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）样本熵和麻雀搜索算法优化极限学习机（SSA-ELM）的风机齿轮箱故障诊断方法。首先，采用小波阈值去噪方法对振动信号进行降噪，以减小噪声对振动信号的干扰；其次，对去噪后的信号进行CEEMDAN分解，得到多组本征模态函数（IMFs）,并根据皮尔逊相关系数进行分量的选择，消除虚假特征分量；最后，计算所选IMF分量的样本熵，将其作为特征向量输入SSA-ELM分类器进行故障诊断和分类。运用所提方法对QPZZ-Ⅱ型试验台模拟齿轮箱的实测数据进行诊断，结果表明该方法对齿轮箱各种故障状态的平均识别率可达98.06%,与其他同类方法相比，所提方法具有更佳的分类性能。
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