热能动力工程

作者：孙 康，金江涛，李 春，许子非

单位：上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093；上海市动力工程多项流动与传热重点实验室，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,

关键词：经验小波变换;频域谱负熵;灰狼算法;支持向量机;风力机齿轮箱

基金：国家自然科学基金（52006148,51976131,52106262）；上海“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目（19060502200）

针对强噪声背景下风力机齿轮箱振动信号易被掩盖、难以提取的难题，基于频域谱负熵（Frequency-domain Spectral Negentropy,FSN）改进经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）提出优化经验小波变换方法（Improved Empirical Wavelet Transform，IEWT），并采用改进灰狼算法（Improved Grey Wolf Optimization,IGWO）优化支持向量机（Support Vector Machine,SVM）惩罚系数α及核参数σ。基于NREL GRC风力机齿轮箱数据验证所提方法的有效性。结果表明：IEWT-IGWO-SVM可有效提取故障信息并进行故障识别，分类准确率高达99.66%。

来源：2022年第8期

《热能动力工程》期刊编辑部

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