摘要
非定常で非線形な特徴を持つ遠心ファン障害信号と応用過程のサンプル不足に対処するため、集合経験モーダル分解(EEMD)およびサンプルエントロピーとLIBSVMを用いた新しい遠心ファン障害診断法が提案されています。まず、センサ信号を複数のバランスの取れた固有モーダル関数(IMF)成分に分解するために総平均経験モーダルを採用する。次に、IMF成分ごとに相関係数基準で選択し、虚偽のモード成分を取り除き、選択されたIMF成分ごとにサンプルエントロピーを計算し、それを特徴ベクトルとして入力し、LIBSVMおよびBPニューラルネットワークに投入します。この方法の実験は、その実行可能性、有効性、および優越性を検証しています。
关键词
遠心ファン、集合経験モーダル分解、サンプルエントロピー、サポートベクターマシン、ファン障害