基于VMD能量熵和BP神经网络风电叶片缺陷研究

	基于VMD能量熵和BP神经网络风电叶片缺陷研究
	张鹏林 ; 徐旭 ; 杨超 ; 董拴涛
刊名	中国测试
	2018-09-30
期号	2018年09期页码:115-120+130
关键词	叶片缺陷变分模态分解能量熵 BP神经网络
ISSN号	ISSN：1674-5124
英文摘要	针对叶片在服役过程中缺陷特征提取困难,提出一种基于变分模态能量熵结合BP神经网络的叶片缺陷诊断方法。首先对声发射信号进行变分模态分解,通过方差贡献率筛选不同缺陷的主要模态分量,之后求取不同缺陷主要模态分量的能量熵构造不同缺陷的特征向量。为验证特征向量选取的准确性,将不同缺陷能量熵向量输入BP神经网络进行缺陷模式识别。结果表明:缺陷识别正确率高达90%,表明变分模态能量熵结合BP神经网络的叶片缺陷诊断方法能够实现叶片早期缺陷识别,具有一定的应用价值。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/1611]
专题	材料科学与工程学院
作者单位	1.兰州理工大学材料科学与工程学院 2.兰州兰石检测技术有限公司
推荐引用方式 GB/T 7714	张鹏林,徐旭,杨超,等. 基于VMD能量熵和BP神经网络风电叶片缺陷研究[J]. 中国测试,2018(2018年09期):115-120+130.
APA	张鹏林,徐旭,杨超,&董拴涛.(2018).基于VMD能量熵和BP神经网络风电叶片缺陷研究.中国测试(2018年09期),115-120+130.
MLA	张鹏林,et al."基于VMD能量熵和BP神经网络风电叶片缺陷研究".中国测试 .2018年09期(2018):115-120+130.