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申请/专利权人：国能榆林能源有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于改进EEMD与多层云模型的选煤设备故障诊断方法，包括：获取振动信号数据并得到训练模型所用数据集Dit；采用三角插值算法替代EEMD方法中的三次样条插值算法，把Dit分解为信号和残余信号；对分解出来的信号提取其云特征；对云特征进行云图构建；对云图进行降维处理，获取到云滴在x轴与y轴的分布信息Xi,n,Yi,n；计算各Xi,n及Yi,n之间的欧式距离Dxi,j，Dyi,j；对Dxi,j，Dyi,j进行最大最小值归一化，并计算Dxi,j、Dyi,j的均值Dx′i,j、Dy′i,j，令其中Simi,j为第i类与第j类云模型的相似度评价结果。本发明形成一套以云算法为基础的自动监测、预警并辅助诊断电机滚动轴承健康状态的故障诊断技术，对于提高设备维护效率、降低运营成本、保障生产安全具有重要意义。
主权项：1.一种基于改进EEMD与多层云模型的选煤设备故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取电机滚动轴承在不同健康状态下的振动信号数据，对振动信号数据进行滤波去噪归一化处理，贴上相应的数据标签，得到训练模型所用数据集Diti＝1～10，i为第i类轴承故障信号，共10类；S2：采用三角插值算法替代EEMD方法中的三次样条插值算法，把原始振动信号Dit分解为信号和残余信号，下标n为第n个IMF信号；S3：通过逆向云发生器对分解出来的信号提取其云特征Ci,nEx,En,He，Ex为云期望，En为云熵，He为云超熵；S4：通过正向云发生器对云特征Ci,nEx,En,He进行云图构建，选取云滴数量为500；S5：对云图进行降维处理，获取到云滴在x轴与y轴的分布信息Xi,n,Yi,n；S6：计算各Xi,n及Yi,n之间的欧式距离Dxi,j，Dyi,j1≤i,j≤10，j为第j类轴承故障信号，共10类；S7：对Dxi,j，Dyi,j进行最大最小值归一化，并计算Dxi,j、Dyi,j的均值Dx′i,j、Dy′i,j，令其中Simi,j为第i类与第j类云模型的相似度评价结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能榆林能源有限责任公司 一种基于改进EEMD与多层云模型的选煤设备故障诊断方法
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