基于自适应波形分解与时频转换的风机工况诊断方法

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摘要：目前针对风力发电机工况诊断方法的研究较为匮乏。为此，本文提出一种基于自适应波形分解和时频转换的诊断方法。该方法的算法采用了滑动间隔样本扩充、基于改进CEEMDAN的自适应波形分解方法、希尔伯特时频变换、VGG16神经网络。过程中，利用风机的振动加速度信号，通过自适应分解方法对信号进行分解降噪，将处理后信号进行变换生成二维时频谱，利用VGG16模型对时频谱样本集进行分类以达到诊断目的。（剩余9696字）

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