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一种基于SVDD和PCA的风机故障诊断方法

【摘要】 针对风力发电机叶片故障诊断中正常与故障数据不均衡问题，提出一种基于SVDD的故障诊断方法。首先，设计高通滤波器消除风噪对检测声信号的影响，提取出多维时频特征量;然后，引入主成分分析法(PCA)优化初始特征向量，有效表征叶片的健康状态，在此基础上训练建立基于SVDD的单分类模型。最后，基于实测数据，实验验证了算法的有效性。

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