Face à la nature non stationnaire et non linéaire des signaux de défaillance du ventilateur centrifuge et à l'insuffisance d'échantillons dans le processus d'application, une nouvelle méthode de diagnostic des défaillances du ventilateur centrifuge basée sur l'analyse de la désagrégation modale expérimentale collective (EEMD) et l'entropie des échantillons et LIBSVM est proposée. Tout d'abord, l'utilisation de la désagrégation de l'énergie expérimentale pour diviser les signaux du capteur en plusieurs composantes modales intrinsèques (IMF) équilibrées. Ensuite, chaque composante IMF est choisie à l'aide du coefficient de corrélation pour éliminer les fausses composantes de mode et réserver les composantes IMF sélectionnées, puis calculer l'entropie de l'échantillon pour chaque composante IMF sélectionnée et l'utiliser comme vecteur de caractéristiques. Enfin, les vecteurs de caractéristiques sont introduits dans LIBSVM et le deuxième niveau du réseau neuronal pour la reconnaissance de modèles. Cette méthode est vérifiée par expérience.

Ventilateur centrifuge, Désagrégation modale expérimentale, Entropie des échantillons, Support vector machine, Défaillance du ventilateur