《表1 IMFs能量故障特征值》
图3可看出EEMD分解得到的各IMF分量中,前6个包含了较多的故障信息,剩余的IMF分量求出的能量对总能量影响不大,因此本文只取前6个IMF分量的能量并归一化作为特征向量,并以此作为ADCS-ELM神经网络的训练样本和测试样本。鉴于篇幅原因,表1中所示仅为部分IMF能量故障特征值(每种工况各240组)。
图表编号 | XD00146299700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.05.20 |
作者 | 余萍、曹洁、黄开杰 |
绘制单位 | 兰州理工大学电气工程与信息工程学院、甘肃省工业过程控制重点实验室、兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心、兰州理工大学电气工程与信息工程学院、甘肃省工业过程控制重点实验室、兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心、兰州理工大学电气工程与信息工程学院 |
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