风电机组轴承早期故障特征提取研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户：marinehope

【摘要】

：

针对风电机组滚动轴承早期故障振动信号微弱、强干扰、非平稳、非线性的特点,提出基于自适应噪声完整集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)-排列熵(Permutation Entropy,PE)-遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的特征提取方法。方法先计算

【作者】

：

刘艺明谢丽蓉晁勤侯培浩

【机构】

：

新疆大学电气工程学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

风机轴承早期故障自适应噪声完整集成经验模态分解排列熵遗传算法特征提取 Bearing of wind turbineEarly failureCEEM

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51667021),国家国际科技合作专项资助(2013DFG61520),新疆自治区重点创新项目(XJZDCX2017039),乌鲁木齐市科学技术计划项目(YWKJ2017)

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