Se propone un método de diagnóstico de múltiples fallas del rotor de la turbina basado en la combinación de la descomposición modal empírica en conjuntos (EEMD), el modelo de nube y la máquina de vectores de soporte (SVM). En este método, primero se utiliza EEMD para descomponer la señal de vibración en varias componentes IMF, luego se utiliza el método del coeficiente de correlación para seleccionar las componentes IMF, luego se realiza el cálculo inverso del modelo de nube para las componentes IMF filtradas, obteniendo las características numéricas del modelo de nube y construyendo un vector de características, que se aplican al reconocimiento del estado de múltiples fallas del rotor en SVM, y se comparan con el método energético tradicional EEMD. Los resultados muestran que este método es capaz de diagnosticar con precisión las múltiples fallas del rotor y tiene una mayor tasa de reconocimiento.

Rotor; Diagnóstico de fallas; Descomposición modal empírica; Modelo de nube; Máquina de vectores de soporte; Vector de características