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申请/专利权人：季华实验室
摘要：本发明涉及风力发电机轴承早期故障诊断技术领域，具体涉及一种基于POA‑VMD的风力发电机轴承早期故障特征提取方法及装置，包括：利用全局优化算法对VMD算法分解个数和惩罚因子参数进行优化，使其适合风力发电机传动系统早期微弱缺陷声发射信号；应用优化VMD算法对早期微弱缺陷产生的声发射信号进行分解，提取代表微弱缺陷故障特征频率的声发射信号。本发明可以全面刻画风力发电机轴承早期故障数据，精细化处理各维度特征，使得基于鹈鹕优化算法‑变分模态分解POA‑VMD的风力发电机滚动轴承早期故障特征提取方法实现对风力发电机滚动轴承早期故障特征的有效提取。
主权项：1.一种基于POA-VMD的风力发电机轴承早期故障特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S101:利用全局优化算法对VMD算法分解个数和惩罚因子参数进行优化，使其适合风力发电机传动系统早期微弱缺陷声发射信号；S102:应用优化VMD算法对早期微弱缺陷产生的声发射信号进行分解，提取代表微弱缺陷故障特征频率的声发射信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 季华实验室 基于POA-VMD的风力发电机轴承早期故障特征提取方法及装置
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