基于EEMD和多元多尺度熵的风力发电机组滚动轴承故障特征提取

• 作者: 朱显辉 李成伟 王丽 苏勋文 韩龙
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 风力发电机组 滚动轴承 特征提取 EEMD 多元多尺度熵
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

为了降低风力发电机组滚动轴承信号的噪声和进行多信道数据处理,提出了一种基于EEMD和多元多尺度熵的特征提取方法. 利用EEMD算法对多信道的原始声发射信号进行分解获取无模式混淆的IMF,通过敏感度评估算法选取反应故障特征敏感的IMF进行多元多尺度熵分析,由单因素方差分析选择最优尺度对应的多元样本熵作为各种故障的特征值. 通过从实验台采集得到正常、轻微损伤和断裂3种状态的样本数据,与多种特征提取方法相比较和SVM算法分类分析,证明了所选择故障特征量的准确性,同时也验证了所提出的滚动轴承故障特征提取方法的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成伟	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	29	205	8.0	14.0
2	韩龙	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	23	52	5.0	6.0
4	朱显辉	黑龙江科技大学电气与控制工程学院	36	157	8.0	11.0
5	王丽	黑龙江科技大学电气与控制工程学院	40	145	7.0	9.0
6	苏勋文	黑龙江科技大学电气与控制工程学院	33	239	6.0	15.0