设备管理与维修2024，Issue(11) ：56-59.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.06.18

基于多尺度熵和SVM的同步发电机故障诊断方法

朱德强 李永俊 杨冰 李敬豪 邓祖贤 绳晓玲 万书亭
设备管理与维修2024，Issue(11) ：56-59.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.06.18
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基于多尺度熵和SVM的同步发电机故障诊断方法

朱德强 1李永俊 1杨冰 1李敬豪 2邓祖贤 3绳晓玲 3万书亭3
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作者信息

  • 1. 广东大唐国际潮州发电有限责任公司,广东潮州 515730
  • 2. 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院,安徽合肥 231299
  • 3. 华北电力大学,河北保定 071003
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摘要

针对同步发电机的偏心故障和转子绕组匝间短路故障,对于样本熵不能体现多个时间尺度的信息的缺陷,采用多尺度熵来进行故障特征提取,并提出基于多尺度熵和SVM(支持向量机)的故障诊断方法.通过实验验证,该方法可以用来诊断相应的故障和故障程度,并取得较好效果.

关键词

多尺度熵/SVM/故障诊断/同步发电机

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出版年

2024
设备管理与维修
中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司

设备管理与维修

影响因子：0.13
ISSN：1001-0599
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