基于EEMD和优化SVM的水电机组振动故障诊断

【摘要】：针对水电机组故障具有渐变性等特征,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)和优化支持向量机(SVM)相结合的水电机组故障智能诊断方法。利用EEMD能对机组振动信号进行自适应分解成若干本征模式分量(IMF),并能有效抑制经典经验模式分解(EMD)的端点效应以及模式混叠现象。从IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立优化SVM,以此来判断机组的故障状态。通过实例分析表明:建立的混合智能诊断方法的分类正确率高,能有效诊断机组存在的故障。 【作者单位】： 昆明理工大学;
【关键词】： 水电机组 EEMD 优化SVM 故障诊断
【分类号】：TV738
【正文快照】： 针对水电机组故障具有渐变性等特征,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)和优化支持向量机(SVM)相结合的水电机组故障智能诊断方法。利用EEMD能对机组振动信号进行自适应分解成若干本征模式分量(IMF),并能有效抑制经典经验模式分解(EMD)的端点效应以及模式混叠现象。从I

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