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摘要
局部均值函数的求取是局部均值分解(LMD)的关键环节。针对局部均值函数求取存在偏差进而造成模态混叠的问题,提出了一种基于局部积分均值的LMD风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法改变了对相邻两极值点求平均值的思路,采用求取相邻两极值点的局部积分均值,再通过滑动平均法进行平滑处理,最终得到局部均值函数。为实现风电机组齿轮箱故障诊断,首先采用改进LMD方法对信号进行降噪处理,然后采用多尺度熵提取降噪处理后信号的特征向量,最后采用极限学习机进行故障诊断。通过仿真分析,证明了该方法能有效解决模态混叠现象,提高了LMD的分解精度。试验验证分析表明,该方法的故障诊断准确率为100%,通过对比分析表明,该方法优于其他故障诊断方法,具有工程应用价值。
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