Die vorgeschlagene Methode ist eine Methode zur Diagnose von Mehrfachfehlern an Rotoren von Dampfturbinen, basierend auf der Analyse der modalen Zerlegung von gesammelten Erfahrungsdaten (EEMD), der Wolke und der Trägervektormaschine (SVM). Diese Methode verwendet zunächst EEMD, um die Schwingungssignale in mehrere IMF-Komponenten zu zerlegen, verwendet den Korrelationskoeffizienten zur Filterung der IMF-Komponenten, berechnet dann den inversen Wolkenbildner zur Erzeugung des numerischen Merkmals der Wolke und baut ihn als Merkmalsvektor auf, wendet ihn dann auf SVM an, um den Zustand des multiplen Versagens von Rotoren zu bestimmen, im Vergleich zur traditionellen EEMD-Energiemethode. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Methode Mehrfachfehler genau diagnostizieren kann und eine höhere Erkennungsrate aufweist.

Rotation; Fehlerdiagnose; Analyse der modalen Zerlegung gesammelter Erfahrungsdaten; Wolke; Trägervektormaschine; Merkmalsvektor