基于集合经验模态分解的发电机组智能诊断系统设计

• 作者: 吉哲 吕飞 张松涛
• 来源期刊: 船电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 发电机组 集合经验模态分解 模糊 C 均值聚类 智能诊断
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TM311
• 字数: 2580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-4862.2019.07.012

摘要

发电机组作为产生电能的机械设备在陆地和船舶上得到广泛应用,但在运行过程中容易产生故障,且故障种类繁多,通过人的直观观察往往很难判别故障类型.本文介绍一个智能诊断系统,首先采集不同工况下的发电机组声信号,再利用集合经验模态分解对信号进行分解,并提取特征参数,最后使用模糊C均值聚类进行故障分类.通过6135D型柴油发电机组进行实验验证,故障诊断率达到了92.25％,结果表明该系统可以对发电机组常见故障进行准确的智能诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张松涛		7	2	1.0	1.0
2	吉哲		8	3	1.0	1.0
3	吕飞		6	2	1.0	1.0