基于支持向量机的风轮不平衡故障诊断方法研究

打开文本图片集

摘 要：针对风电机组风轮不平衡的识别与检测问题，提出一种基于多核融合支持向量机的风轮不平衡识别方法。首先，分析风轮不平衡的影响，提出一种基于变分模态分解（VMD）的信号分解与重构方法；其次，提出基于模糊熵的风轮不平衡特征提取方法，以高斯核函数作为模糊函数，该方法具有较好的噪声鲁棒性和较低的数据长度依赖性；再次，提出基于多核融合支持向量机的风轮不平衡识别方法，融合不同特征和尺度的核函数组成核函数库，并选取最优核函数；最后，在不同湍流强度的仿真中建立交叉验证数据库对该方法进行验证，识别准确率在98%以上，证明该方法能有效识别风轮不平衡。（剩余12140字）