摘要
不安定で非線形な特徴を持ち、応用プロセスサンプルが少ない遠心ファンの故障診断を集合経験モード分解（EEMD）標本エントロピーおよびLIBSVMに基づく新しい方法を提案した。まず、センサ信号を全体平均経験モード分解によっていくつかの安定した固有モード関数（IMF）成分に分解する。次に、IMF成分を選択し、偽のモード成分を取り除くための相関係数基準によって、選択されたIMF成分について個別に標本エントロピーを計算し、特徴ベクトルとして取り入れる。最後に、特徴ベクトルをLIBSVMとBPニューラルネットワークに入力してパターン認識を行う。この方法の実験による有効性、有効性、優越性が検証された。
关键词
遠心ファン、集合経験モード分解、標本エントロピー、サポートベクターマシン、ファン故障