Une méthode de diagnostic de plusieurs défaillances du rotor de la turbine basée sur la combinaison de la décomposition modale empirique ensembliste (EEMD), du modèle de nuage et de la machine à vecteurs de support (SVM) a été proposée. Dans cette méthode, l'EEMD est d'abord utilisé pour décomposer le signal de vibration en plusieurs composantes IMF, puis la méthode du coefficient de corrélation est utilisée pour sélectionner les composantes IMF, puis le calcul inverse du modèle de nuage est effectué pour les composantes IMF filtrées, obtenant les caractéristiques numériques du modèle de nuage et construisant un vecteur de caractéristiques, qui sont appliqués à la reconnaissance de l'état de plusieurs défaillances du rotor dans SVM, et sont comparés à la méthode énergétique traditionnelle EEMD. Les résultats montrent que cette méthode est capable de diagnostiquer avec précision les multiples défaillances du rotor et a un taux de reconnaissance plus élevé.

Rotor; Diagnostic des défaillances; Décomposition modale empirique; Modèle de nuage; Machine à vecteurs de support; Vecteur de caractéristiques