风力机叶片故障诊断：EMD-SVD方法与支持向量机的协同应用

本文主要探讨了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）在风力机叶片故障诊断中的应用。针对风力发电机组振动信号的非平稳性和非线性特性，作者严俊和徐玉秀提出了一种结合这两种技术的方法来分析和识别叶片的故障特征。 EMD是一种自适应信号处理工具，它能够将复杂非平稳信号分解为一系列具有内在物理意义的固有模态函数，这些模态函数反映了信号的不同频率成分和时间尺度。通过EMD，研究者可以从风电叶片振动信号中分离出不同频率的分量，从而定位可能存在的故障源。 SVD则是一种矩阵分解技术，尤其适用于降维和特征提取。它通过分解矩阵为三个部分——左奇异向量、奇异值和右奇异向量，能够有效地捕捉到信号的主要特征。在风电叶片故障诊断中，SVD可以帮助提取那些对故障分类最具区分度的特征向量。 作者通过采集小型风力发电机组在正常运行、轻微损伤、严重损伤和故障停机等四种状态下的振动信号，利用EMD分解获取故障相关的固有模态分量，然后利用SVD进一步提取关键特征。这些特征被输入到支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模型中，作为一种强大的机器学习算法，SVM用于对不同工作状态进行分类和识别。 实验结果显示，这种方法有效地揭示了风力机叶片运行过程中的故障特征，提高了故障诊断的准确性。因此，本文的研究不仅为风力机叶片的健康监控提供了新的分析手段，也为风电行业的故障预警和维护策略提供了科学依据。整个研究过程强调了理论与实践的结合，展示了EMD、SVD和SVM在实际工业问题中的应用价值。