【摘 要】
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针对极端复杂工况下风力发电机组轴承故障诊断问题,对风力机运行状态监测中常用的故障诊断方法进行了研究,提出了一种基于互补总体经验模式分解能量熵的故障特征提取和改进的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51565055,51765062),新疆大学博士生科技创新项目(XJUBSCX-2014019)
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针对极端复杂工况下风力发电机组轴承故障诊断问题,对风力机运行状态监测中常用的故障诊断方法进行了研究,提出了一种基于互补总体经验模式分解能量熵的故障特征提取和改进的鲸鱼算法来优化最小二乘支持向量机的风力机轴承故障诊断方法;通过互补总体经验模式分解,降低了噪声对微弱故障信号的干扰,提取了各分量的能量熵构建故障特征集合,作为诊断模型的输入;利用冯诺依曼拓扑结构的特性,克服了鲸鱼算法中收敛慢、寻优精度低的问题,构建了改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的诊断模型分类器,实现了对不同故障类型特征参数的准确分类;最后
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