CEEMDAN与参数优化多尺度排列熵结合的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承的早期故障特征微弱的特点，提出了自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）与多尺度排列熵（MPE）结合提取故障特征，采用支持向量机（SVM）进行故障状态判别的滚动轴承早期故障诊断方法。利用CEEMDAN将信号分解为若干分量，计算各分量与原信号的相关系数，将大于相关系数阈值的分量重构，对MPE的参数运用PSO算法寻优，计算重构后的信号的MPE值并作为故障特征向量，使用SVM对故障状态进行识别。将该方法运用于XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集，并与MPE参数未优化以及未CEEMDAN分解且MPE参数未优化得到的MPE值作为特征向量SVM进行识别的结果进行对比，结果表明本文所提方法的故障识别率分别提高了10.71%和14.28%。