标题：基于EEMD模糊熵和SVM的风机异常检测方法
作者：肖国振；朱静 邓艾东
作者单位：国华太仓发电有限公司，江苏 太仓 215400；东南大学火电机组振动国家工程研究中心，江苏 南京 210096
关键字：风机，EEMD，SVM，模糊熵，故障诊断
摘要：针对基于机器学习的故障诊断方法能够解决辅机运行数据量大、变量间互相耦合的特点，提出一种基于EEMD模糊熵和SVM的风机故障诊断方法。首先利用EEMD分解振动信号得到若干个IMF分量，计算相关系数剔除无效分量，将有效IMF分量组成相应的倍频成分。计算不同倍频IMF分量的模糊熵并进行归一化计算，组成多维特征向量输入SVM对故障进行识别。与传统的SVM相比，该方法准确率提高了7%，提高了SVM模型对一次风机故障的识别准确率。