基于优化模态分解和Xgblr的风机叶片故障诊断方法

黄子恒; 许钊源; 伍剑波; 方辉; 李晋航; 宁琨

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基于优化模态分解和Xgblr的风机叶片故障诊断方法

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针对风电机组叶片振动信号复杂且难以提取有效故障信息的问题，提出了将一种小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）与Xgblr相结合的故障诊断方法。首先，通过DWT,EMD将信号降噪分解为若干分量，并利用邻近频率干扰消除的方法优化结果；其次，提取各分量的频域特征，构造时域频域原始特征集；然后，将提取的特征集合输入Xgblr模型进行特征转换，生成新的融合特征集合，将Focal损失函数应用于Xgblr进行不平衡数据集的故障诊断；最后，利用国内西部某风电场实际运行数据进行验证。

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来源
《机械设计》 |2022年第7期|56-62|共7页
作者
黄子恒; 许钊源; 伍剑波; 方辉; 李晋航; 宁琨;
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作者单位

1. 四川大学机械工程学院 2. 东方电气集团中央研究院 3. 东方电气风电股份有限公司;

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正文语种 chi
中图分类风力发电机;
关键词
风电机组; 叶片故障; 故障诊断; EMD; Xgblr; Focal损失函数;

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