基于EEMD和优化SVM的水电机组振动故障诊断 |
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作者姓名: | 秦正飞王煜高磊汪健 |
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作者单位: | 1.昆明理工大学650092; |
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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。
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关 键 词: | 水电机组 EEMD 优化SVM 故障诊断 |
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