楊 杰，張鵬林，劉志濤，常 海

(蘭州理工大學(xué) 省部共建有色金屬先進(jìn)加工與再利用國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蘭州 730050)

基于CEEMD能量熵與SVM的低速軸承故障聲發(fā)射診斷

楊 杰，張鵬林，劉志濤，常 海

(蘭州理工大學(xué) 省部共建有色金屬先進(jìn)加工與再利用國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蘭州 730050)

針對(duì)低速軸承故障診斷難的問題，將互補(bǔ)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)能量熵與支持向量機(jī)相結(jié)合對(duì)低速軸承故障進(jìn)行了聲發(fā)射診斷。采集不同缺陷狀態(tài)的軸承聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解，得到自適應(yīng)的本征模態(tài)分量(IMF)；結(jié)合IMF分量的方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)對(duì)虛假分量進(jìn)行剔除，篩選出有效IMF分量。對(duì)提取的有效IMF分量計(jì)算能量熵，作為不同故障軸承的特征向量。將該特征向量輸入到支持向量機(jī)(SVM)，對(duì)不同故障的低速軸承進(jìn)行分類識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明，通過方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)能夠篩選出含主要故障信息的IMF分量，同時(shí)驗(yàn)證了SVM相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)低速軸承不同故障類型的識(shí)別效果更好。

聲發(fā)射；低速軸承；互補(bǔ)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；能量熵；支持向量機(jī)；故障診斷

低速軸承作為重型旋轉(zhuǎn)設(shè)備的關(guān)鍵部件之一，且承受的載荷大、運(yùn)行工況復(fù)雜，在運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)容易產(chǎn)生故障而造成停機(jī)事故。據(jù)統(tǒng)計(jì)，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備30%的損壞都是由滾動(dòng)軸承引起的[1]。低速軸承的健康狀況往往關(guān)系到大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備能否安全穩(wěn)定的運(yùn)轉(zhuǎn)。因而，對(duì)低速軸承的損傷狀況進(jìn)行檢測(cè)具有極其重要的意義。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法如振動(dòng)法、油液法、沖擊脈沖法(SPM)等，對(duì)低速軸承故障診斷都存在諸多局限性，檢測(cè)效果不佳[2-4]。

聲發(fā)射(Acoustic Emission，簡稱AE)是材料產(chǎn)生變形或斷裂時(shí)，局域源快速釋放能量而發(fā)出高頻應(yīng)力波的現(xiàn)象[5]。軸承低速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，表面裂紋、磨損、點(diǎn)蝕、潤滑不良等都會(huì)形成聲發(fā)射源[6-8]。對(duì)于低速故障軸承聲發(fā)射信號(hào)，從中提取軸承故障特征是研究的難點(diǎn)，而自適應(yīng)時(shí)頻分析法是處理非平穩(wěn)聲發(fā)射信號(hào)的最佳工具[9]。當(dāng)前常用的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法之一是經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)，該算法將非平穩(wěn)信號(hào)分解為一系列本征模態(tài)分量(IMF)，從IMF分量各頻帶能量的變化來監(jiān)測(cè)軸承的損傷狀態(tài)。但該算法存在模態(tài)混疊現(xiàn)象，使得從原信號(hào)分解出的IMF分量會(huì)失真[10]。在此基礎(chǔ)上，WU等[11]借助高斯白噪聲均勻分布的統(tǒng)計(jì)特性，提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)算法，在一定程度上降低了EMD分解的模態(tài)混疊。但由于該算法是通過提高添加白噪聲的集合次數(shù)來消除重構(gòu)信號(hào)殘余噪聲的，計(jì)算成本較高[12]，并且添加的白噪聲不能完全中和，不具備完備性。為了解決這個(gè)問題，YEH等[13]在EEMD基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)算法，即互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)，該算法通過對(duì)信號(hào)添加正負(fù)成對(duì)的隨機(jī)高斯白噪聲，很好地消除了重構(gòu)信號(hào)中的殘余輔助噪聲。如果軸承低速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生故障，在不同頻帶的聲發(fā)射信號(hào)能量會(huì)發(fā)生改變，而經(jīng)過CEEMD分解后的各IMF分量從高頻到低頻依次分布，從而可通過各IMF分量能量熵的變化來判斷軸承是否存在故障。

基于以上研究現(xiàn)狀，筆者應(yīng)用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)低速軸承的不同損傷狀態(tài)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，將不同故障軸承的AE信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解，結(jié)合IMF分量的方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)對(duì)虛假分量進(jìn)行剔除，篩選出有效分量，并計(jì)算出有效IMF分量的能量熵。最后將其作為特征向量輸入到多分類支持向量機(jī)，從而驗(yàn)證上述方法對(duì)低速軸承故障特征提取的準(zhǔn)確性和可行性。

1 CEEMD算法

CEEMD算法是在EEMD基礎(chǔ)上向原信號(hào)加入一對(duì)幅值相同、符號(hào)相反的輔助白噪聲，這樣能夠降低添加噪聲次數(shù)，并且很好地消除重構(gòu)信號(hào)中的殘余輔助噪聲，提高了運(yùn)行效率。EEMD也是一種噪聲輔助的信號(hào)分解方法，其通過將待分析信號(hào)添加同等幅值高斯白噪聲，并進(jìn)行多次EMD分解，最后把分解后的IMF進(jìn)行總體平均計(jì)算，從而將添加的白噪聲互相抵消。EEMD分解還克服了小波分析中小波基函數(shù)和閾值選擇的不確定性。其可以將待分析信號(hào)x(t)自適應(yīng)分解為n個(gè)本征模態(tài)fi(t)和一個(gè)殘余量r(t)，即：

提取的IMF分量要滿足以下兩個(gè)條件：① 在整個(gè)序列中，極值點(diǎn)數(shù)和過零點(diǎn)數(shù)相等或最多相差1；② 在任意一點(diǎn)，待分析信號(hào)局部極值點(diǎn)構(gòu)成的上下包絡(luò)線均值為0。但是實(shí)際應(yīng)用中由于EEMD分解添加白噪聲的次數(shù)不能無窮大，因而添加的白噪聲不能完全被中和。

而CEEMD通過添加一對(duì)正負(fù)幅值相同的隨機(jī)高斯白噪聲，再進(jìn)行EMD分解，使其能夠最大限度地中和添加的白噪聲，并且極大地減小信號(hào)重構(gòu)誤差，提取的信號(hào)特征也更加真實(shí)。CEEMD具體步驟如下：

(1) 將待分析信號(hào)x(t)添加一對(duì)幅值相同、符號(hào)正負(fù)相反的隨機(jī)高斯白噪聲ni(t)，形成新的兩個(gè)分解信號(hào)

式中：x1(t)，x-1(t)為加入隨機(jī)高斯白噪聲的新分解信號(hào)；ni(t)為添加的高斯白噪聲，該值可隨噪聲強(qiáng)度進(jìn)行調(diào)整，一般取原信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的0.01～0.5倍。

(2) 應(yīng)用EMD算法對(duì)x1(t)和x-1(t)進(jìn)行分解，得到各自的IMF分量c1(t)和c-1(t)，以及殘余量r1(t)=x1(t)-c1(t)和r-1(t)=x-1(t)-c-1(t)。

(3) 重復(fù)n次步驟1和2，并且每次加入隨機(jī)正態(tài)分布白噪聲序列；直到殘余量不能再被分解為止。最后將分解得到的IMF分量求均值，把該均值作為IMF分量的結(jié)果，即：

2 CEEMD能量熵

當(dāng)?shù)退佥S承產(chǎn)生故障時(shí)，會(huì)有突發(fā)型聲發(fā)射信號(hào)產(chǎn)生，并且軸承出現(xiàn)不同故障時(shí)，采集的聲發(fā)射信號(hào)頻率分布會(huì)發(fā)生改變。同時(shí)，軸承產(chǎn)生故障過程中各頻帶的能量分布也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)變化，基于此引入CEEMD能量熵的概念。

通過對(duì)不同損傷狀態(tài)軸承的原始聲發(fā)射信號(hào)x(t)進(jìn)行CEEMD分解得到n個(gè)IMF分量和一個(gè)殘余量，計(jì)算出n個(gè)IMF分量c1,c2,c3…,cn和一個(gè)殘余量rn，相應(yīng)地求出n個(gè)IMF分量的能量分別為E1,E2,…,En。此處假設(shè)忽略殘余量，在CEEMD分解正交性前提下，將n個(gè)IMF分量能量相加應(yīng)等于原始聲發(fā)射信號(hào)的總能量。CEEMD分解是從高頻到低頻依次分布的，分解的IMF分量c1,c2,c3,…,cn包含不同的頻率帶，且具有不同的能量，從而E={E1,E2,…,En}形成了不同缺陷軸承聲發(fā)射信號(hào)能量在頻率域的分布。由此可將CEEMD能量熵定義為

式中：Pi=Ei/E，為第i個(gè)本IMF分量的能量占總能量的比值，E為信號(hào)的總能量。

按該方法分別計(jì)算無缺陷、滾動(dòng)體2 mm和外圈2 mm線缺陷軸承聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)CEEMD分解后的能量熵。無缺陷軸承聲發(fā)射信號(hào)的能量熵為1.334 4，滾動(dòng)體線缺陷軸承聲發(fā)射信號(hào)的能量熵為1.264 4，外圈線缺陷軸承聲發(fā)射信號(hào)的能量熵為0.817 8。

上述結(jié)果證實(shí)了無缺陷軸承的CEEMD能量熵要比有缺陷軸承的熵大，這是因?yàn)楫?dāng)軸承無缺陷運(yùn)行時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)的能量均勻分布在整個(gè)頻帶；當(dāng)軸承產(chǎn)生缺陷時(shí)，在相應(yīng)的頻帶會(huì)有能量集中的現(xiàn)象，從而使得整個(gè)頻帶能量分布的不確定性減小，能量熵相應(yīng)減小。由于外圈故障相對(duì)滾動(dòng)體故障信號(hào)傳播衰減小，因而采集的外圈故障聲發(fā)射信號(hào)更加真實(shí)，從而使得外圈存在故障時(shí)軸承的CEEMD能量熵最小。

從以上分析可知，通過CEEMD能量熵能夠判斷低速軸承的損傷狀態(tài)和故障類型。為了對(duì)不同故障類型軸承進(jìn)行模式識(shí)別，試驗(yàn)引入支持向量機(jī)對(duì)軸承不同故障信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

3 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)(SVM)是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理基礎(chǔ)上的優(yōu)秀模式識(shí)別方法，可以有效克服小樣本、過擬合、非線性等問題[14]。其中，學(xué)習(xí)機(jī)器的VC維反映了分類函數(shù)的學(xué)習(xí)能力，其值越大，學(xué)習(xí)模型越復(fù)雜。因此，在滿足分類精度的同時(shí)，需降低VC維。與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，SVM更好的泛化能力使其廣泛應(yīng)用于機(jī)械故障診斷領(lǐng)域。SVM通過核函數(shù)將非線性樣本數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得在這個(gè)高維空間非線性數(shù)據(jù)樣本變成線性可分，從而在高維空間中構(gòu)造出最優(yōu)分類超平面。試驗(yàn)基于開源程序LIBSVM和MATLAB平臺(tái)，該程序包是由臺(tái)灣學(xué)者林智仁開發(fā)設(shè)計(jì)的[15]。該工具箱對(duì)于多分類問題采用一對(duì)一算法，并通過網(wǎng)格法對(duì)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。結(jié)合試驗(yàn)中3種不同狀態(tài)的軸承情況，需設(shè)計(jì)3個(gè)SVM，從而對(duì)低速軸承故障類型進(jìn)行識(shí)別。

4 低速軸承故障診斷實(shí)例分析

在自行設(shè)計(jì)加工的低速回轉(zhuǎn)試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行試驗(yàn)，該試驗(yàn)臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)軸承超低速運(yùn)轉(zhuǎn)(轉(zhuǎn)速范圍為1～5 r/min)。試驗(yàn)軸承采用圓錐軸承30207，其外徑為72 mm，內(nèi)徑為35 mm；滾動(dòng)體個(gè)數(shù)為17；軸承接觸角α=18.25°。通過線切割分別對(duì)軸承外圈和滾動(dòng)體加工2 mm線缺陷。為了重點(diǎn)分析軸承故障聲發(fā)射信號(hào)特征信息，此處將無缺陷軸承、滾動(dòng)體2 mm線缺陷軸承、外圈2 mm線缺陷軸承進(jìn)行對(duì)比分析，圖1分別為這3種類型軸承聲發(fā)射信號(hào)的原始波形。

圖1 圓錐軸承不同缺陷聲發(fā)射信號(hào)原始波形

從圖1中可以看出，當(dāng)軸承無缺陷時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)比較平穩(wěn)；當(dāng)軸承存在缺陷時(shí)，在某一時(shí)刻會(huì)有突發(fā)型的AE信號(hào)產(chǎn)生。為了說明CEEMD算法的優(yōu)勢(shì)，首先對(duì)采集的所有損傷類型軸承的AE信號(hào)進(jìn)行EEMD分解，得到10個(gè)IMF分量和一個(gè)殘余量。通過文獻(xiàn)查閱和多次驗(yàn)證，試驗(yàn)軸承聲發(fā)射信號(hào)添加白噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差為原始信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的0.2倍，迭代次數(shù)為100。圖2為滾動(dòng)體2 mm線缺陷軸承的AE信號(hào)EEMD分解圖。分解的各分量頻帶依次從高頻到低頻分布，由于軸承故障聲發(fā)射信號(hào)主要處在高頻段，圖2只列出了前7個(gè)IMF分解結(jié)果。并對(duì)滾動(dòng)體2 mm 線缺陷軸承進(jìn)行CEEMD分解，得到11個(gè)IMF分量和一個(gè)殘余量，圖3為滾動(dòng)體2 mm線缺陷軸承經(jīng)過CEEMD分解的前7個(gè)IMF分量。

圖2 滾動(dòng)體2 mm線缺陷軸承的AE信號(hào)EEMD分解圖

圖3 滾動(dòng)體2 mm線缺陷軸承的AE信號(hào)CEEMD分解圖

比較圖2和圖3中的IMF1分量可以看出，盡管幅值范圍相同，但經(jīng)CEEMD分解的IMF1分量對(duì)于模態(tài)混疊程度較輕，并且圖2中的IMF2分量包含了圖3中的IMF2和IMF3兩個(gè)分量，也就是說EEMD算法未能完全消除模態(tài)混疊現(xiàn)象，而將尺度相近的兩個(gè)分量分解到一個(gè)分量中。由此可以看出相比EEMD分解，CEEMD算法對(duì)于低速軸承聲發(fā)射信號(hào)擁有更優(yōu)良的抗模態(tài)混疊性能。

4.1有效IMF分量的篩選

盡管CEEMD分解能夠基本消除模態(tài)混疊問題，但CEEMD分解有可能存在過度分解等原因使分解的IMF分量中仍然存在虛假分量，從而對(duì)于低速軸承的故障診斷結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此，提出將IMF分量與原信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)和方差貢獻(xiàn)率相結(jié)合的方式，對(duì)軸承聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)過CEEMD分解的IMF分量進(jìn)行篩選。方差體現(xiàn)了軸承聲發(fā)射信號(hào)的波動(dòng)特征，因而通過計(jì)算方差貢獻(xiàn)率能夠篩選出含有主要脈沖信號(hào)的有效IMF分量。對(duì)于原始信號(hào)x(t)的方差貢獻(xiàn)率定義為

式中：E，s2分別為軸承聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)序列的均值和方差；m為采樣時(shí)間t內(nèi)采集一個(gè)聲發(fā)射波形的序列數(shù)。

由于軸承聲發(fā)射信號(hào)分解后的IMF分量含有不同的故障脈沖信息，故IMF分量計(jì)算的方差貢獻(xiàn)率不同，因而通過計(jì)算方差貢獻(xiàn)率篩選含有主要故障特征的IMF分量是可行的。為驗(yàn)證該方法，分別求出了無缺陷、外圈缺陷、滾動(dòng)體缺陷軸承經(jīng)過CEEMD分解的IMF分量方差貢獻(xiàn)率(見圖4)。并且在圖4中,將方差貢獻(xiàn)率法和互相關(guān)系數(shù)法提取出的有效IMF分量進(jìn)行了對(duì)比。

圖4 不同故障軸承IMF分量與原信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)和方差貢獻(xiàn)率

從圖中可以看出，將原信號(hào)經(jīng)CEEMD分解后的特征信息主要集中在前四階分量中，可以結(jié)合前四階分量對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。當(dāng)軸承存在外圈缺陷時(shí)，IMF1分量和IMF2分量的方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)比無缺陷時(shí)的高，說明外圈主要故障信息集中在IMF1和IMF2分量中；當(dāng)滾動(dòng)體存在缺陷時(shí)，IMF3和IMF4分量的方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)要比無缺陷時(shí)高，說明滾動(dòng)體主要的故障信息集中在IMF3和IMF4中。并且比較互相關(guān)系數(shù)法和方差貢獻(xiàn)率法，對(duì)于篩選含有軸承主要故障信息的IMF分量，后者優(yōu)勢(shì)更大。從以上分析結(jié)果可以得出， CEEMD分解方法可以用于低速軸承的故障診斷，將方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)法相結(jié)合對(duì)于軸承故障特征的提取將更加準(zhǔn)確。

4.2基于CEEMD能量熵和SVM的軸承故障診斷

結(jié)合上述分析，分別計(jì)算無缺陷、滾動(dòng)體缺陷和外圈缺陷軸承前四階IMF分量的能量熵值。并將其作為特征向量輸入到支持向量機(jī)對(duì)不同故障軸承進(jìn)行分類識(shí)別。該方法的實(shí)現(xiàn)流程如圖5所示。

圖5 基于CEEMD能量熵和SVM低速軸承故障診斷流程圖

將不同故障類型的軸承在試驗(yàn)臺(tái)上低速運(yùn)轉(zhuǎn)，分別采集無缺陷、滾動(dòng)體缺陷、外圈缺陷狀態(tài)下的聲發(fā)射信號(hào)作為數(shù)據(jù)樣本，對(duì)每種類型軸承采集60組聲發(fā)射信號(hào)樣本；并將前30組作為訓(xùn)練樣本，其余的作為測(cè)試樣本。將不同故障類型軸承聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解，得到若干IMF分量，通過方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)篩選有效分量，對(duì)篩選的前四階IMF分量分別計(jì)算能量熵，表1列出了每種狀態(tài)下聲發(fā)射信號(hào)有效分量的部分能量熵。將30組聲發(fā)射數(shù)據(jù)樣本能量熵作為特征向量，輸入到多分類支持向量機(jī)中進(jìn)行訓(xùn)練。同樣，對(duì)后30組聲發(fā)射數(shù)據(jù)樣本計(jì)算出有效分量的能量熵，將其作為特征向量輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的支持向量機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別。試驗(yàn)支持向量機(jī)選用的核函數(shù)為徑向基(RBF)核函數(shù)，結(jié)合文獻(xiàn)[16]對(duì)RBF核函數(shù)參數(shù)的優(yōu)化方法[16]和多次試驗(yàn)，所采用的RBF核函數(shù)的最佳懲罰系數(shù)c=0.031 3，核參數(shù)g=4。此外還選取了一些常用的分類識(shí)別方法作為比較對(duì)象，其分類識(shí)別結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，筆者提出的方法相比其他方法具有更高的分類識(shí)別準(zhǔn)確率。比較支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)低速軸承小樣本數(shù)據(jù)，SVM的分類識(shí)別效果比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高；并且將EEMD分解和CEEMD分解的有效分量能量熵分別作為特征向量輸入到SVM中對(duì)比分析得知，將CEEMD能量熵作為特征對(duì)于低速軸承的分類識(shí)別率更高。說明CEEMD方法對(duì)于低速軸承聲發(fā)射信號(hào)的故障特征提取更加準(zhǔn)確。綜上所述，可將CEEMD能量熵和SVM相結(jié)合用于低速軸承的損傷狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障類型的識(shí)別。

表1 低速軸承不同故障狀態(tài)下的有效IMF能量熵

表2 分類識(shí)別結(jié)果比較

5 結(jié)論

(1) 將CEEMD方法應(yīng)用于低速軸承聲發(fā)射信號(hào)分解，其模態(tài)混疊效應(yīng)比EEMD分解程度輕，通過CEEMD分解后篩選的有效分量能量熵更能反映低速軸承的損傷狀態(tài)變化。

(2) 結(jié)合IMF分量的方差貢獻(xiàn)率和互相關(guān)系數(shù)篩選的有效分量更加準(zhǔn)確，并且將CEEMD能量熵和SVM相結(jié)合可以對(duì)低速軸承的損傷狀態(tài)和故障類型進(jìn)行識(shí)別。

(3) 將EEMD各分量能量熵和CEEMD各分量能量熵分別用于SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中識(shí)別不同故障類型的軸承。結(jié)果表明，對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)，SVM比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更大的優(yōu)勢(shì)，準(zhǔn)確率也較高，CEEMD能量熵反映低速軸承的損傷狀態(tài)比EEMD能量熵的效果更佳。

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AcousticEmissionDiagnosisofLow-SpeedBearingFaultsBasedonCEEMDEnergyEntropyandSVM

YANG Jie, ZHANG Penglin, LIU Zhitao, CHANG Hai

(State Key Laboratory of Advanced Processing and Recycling of Nonferrous Metals,Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China)

Aiming at the problem of fault diagnosis of low-speed bearing, an acoustic emission diagnosis method based on the combination of complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD) energy entropy and support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the acoustic emission signals of bearing with different damage states are decomposed by CEEMD, thus an adaptive intrinsic mode component (IMF) is obtained. Afterwards, the combination of the variance contribution rate and IMF component mutual correlation coefficient is used to remove the false component and to sift out effective component for signal reconstruction. Due to the different energy distributions of different damage bearing, the damage state of the bearing can be characterized by the change of energy entropy. The energy entropy of the extracted effective IMF components is calculated as the feature vector of different fault bearing. The feature vector is input to the support vector machine to classify and identify the different faults. The experimental results show that the correlation coefficient and variance contribution rate can be selected with the main fault information of the IMF component. At the same time, it is proven that SVM is better than BP neural network in identifying different fault types of low speed bearings.

acoustic emission; low-speed bearing; CEEMD; energy entropy; SVM; fault diagnosis

TG17；TH133；TG115.28

： A

：1000-6656(2017)09-0001-06

2017-04-04

楊 杰(1993-)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闊o損檢測(cè)新技術(shù)，低速軸承故障診斷

張鵬林，13919112896@163com

10.11973/wsjc201709001