[发明专利]一种风力发电机振动故障诊断方法及存储介质在审
| 申请号： | 201910330200.6 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110146294A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 陈学军;吴展鸿;杨栋;林亚君 | 申请（专利权）人： | 莆田学院 |
| 主分类号： | G01M15/00 | 分类号： | G01M15/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州市景弘专利代理事务所(普通合伙) 35219 | 代理人： | 林祥翔;徐剑兵 |
| 地址： | 351100 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种风力发电机振动故障诊断方法及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取风力发电机的振动信号f(t)；通过变分模态分解算法将获取的振动信号分解得到k个模态分量uk(t)；计算k个模态分量的能量熵，并根据各个模态的能量熵构建特征向量；将特征向量输入支持向量机的模型中进行故障识别。变分模态分解算法将振动信号分解转化为非递归、变分模态分解方式，属于约束条件下的函数优化问题，以各模态估计带宽最小为目标，更新各模态函数和相应的中心频率，其实质为一组自适应维纳滤波器组，相对于EMD仍能够准确分解提取振动故障信息，能有效地避免EMD分解中出现模态混叠的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 风力发电机 分模 振动故障诊断 振动信号分解 存储介质 分解算法 模态分量 特征向量 能量熵 模态 分解 维纳滤波器 故障识别 函数优化 模态函数 模态混叠 输入支持 约束条件 振动故障 振动信号 中心频率 向量机 有效地 自适应 递归 构建 带宽 更新 转化 | ||
【主权项】：
1.一种风力发电机振动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取风力发电机的振动信号f(t)；通过变分模态分解算法将获取的振动信号分解得到k个模态分量uk(t)；计算k个模态分量的能量熵，并根据各个模态的能量熵构建特征向量；将特征向量输入支持向量机的模型中进行故障识别。
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