제안된 방법은 집합 경험 모드 분해(EEMD), 구름 모델 및 지원 벡터 머신(SVM)을 결합한 증기 터빈 로터의 다중 장애 진단 방법을 제시한다. 이 방법은 먼저 EEMD를 사용하여 진동 신호를 여러 IMF 성분으로 분해하고, IMF 성분을 필터링하기 위해 상관 계수 방법을 사용한 다음, 역 구름 생성기를 사용하여 구름 모델의 숫자적 특성을 계산하고 특성 벡터로 구성한 후, 이를 사용하여 로터의 다중 장애 상태를 SVM에 적용하고 전통적인 EEMD 에너지 법과 비교한다. 결과는 이 방법이 다중 장애를 정확하게 진단할 수 있으며 상당한 인식률을 가지고 있다

회전; 고장 진단; 집합 경험 모드 분해; 구름 모델; 지원 벡터 머신; 특성 벡터