施 杰，伍 星，刘 韬

采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障

施 杰1,2，伍 星1※，刘 韬1

（1. 昆明理工大学机电工程学院，昆明 650500；2. 云南农业大学机电工程学院，昆明 650201）

针对农业机械装备中滚动轴承复合故障特征提取与智能诊断问题，该文提出了一种将希尔伯特-黄变换的改进算法（improved hilbert-huang transform，IHHT）与卷积神经网络（convolution neural network，CNN）相结合的诊断方法。首先，通过多种群差分进化改进的集合经验模式分解（multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition，MPDE-EEMD）和敏感固有模态函数筛选方法来改进HHT，提取出故障信号时频特征。然后，在AlexNet网络模型基础上遍历所有可能的CNN模型组合，构建出适应于滚动轴承故障诊断的CNN网络模型。再将训练集生成的IHHT时频图输入CNN中进行学习，不断更新网络参数；并将该模型应用于测试集，输出故障识别结果。最后，通过滚动轴承单一故障和复合故障2种试验，将所提出的IHHT+CNN方法分别与传统的BP神经网络、DWT+CNN和STFT+CNN方法进行比较。研究表明，该文的IHHT+CNN方法对单一与复合故障的正确率分别达到100%和99.74%，均高于其他3 种方法，实现了不同工况下端到端的轴承复合故障智能诊断，并具有较好的泛化能力和鲁棒性。

轴承；故障诊断；卷积神经网络；希尔伯特-黄变换；多种群差分进化；集合经验模式分解

0 引 言

目前，农业机械设备不断朝着大型化、高速化、智能化方向发展。而滚动轴承作为农业机械设备中旋转机构的重要部件被广泛使用，其健康与否对整套农业机械设备的正常运行有着重要影响。特别是农业机械大都在野外作业，工作环境相较于工业机械更为恶劣，并且野外不易进行润滑和保养，这些都严重影响了轴承的使用寿命[1-2]。同时，由于滚动轴承振动信号微弱，常常淹没于背景噪声之中，并且具有复杂的非平稳性和非线性[3-4]，在实际工况中通常以复合故障的形式而存在[5-8]。因此，对轴承复合故障进行特征信息提取和智能识别具有重要意义。

时频分析是目前最为常用的特征提取方法，它能够通过谱图就可以提取出信号中的故障特征信息。常用的时频分析方法有：小波变换（wavelet transform，WT）[9]、经验模式分解（empirical mode decomposition，EMD）和希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform，HHT）等[10]。相较而言，HHT能根据信号的局部时间尺度特征进行分析，所以应用更为广泛。但由于HHT是以EMD为基础，所以存在模式混叠和虚假固有模态函数（intrinsic mode function，IMF）分量等问题[11]。针对这一问题，文献[12]是利用了EEMD来克服模式混叠现象的产生，但效果受到加入白噪声大小和次数的影响。文献[13]提出了一种自适应噪声完备集合经验模式分解（comple ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN）在一定程度上克服了EEMD的缺陷，但也没有充分考虑添加的白噪声及噪声IMF残留问题。近年来，随着机器学习被应用于故障诊断领域，智能故障诊断算法已经成为了研究的热门方向[14-16]。为了从大容量、多样性和高速率的农业机械运行数据中准确识别设备的健康状况，可以采用以卷积神经网络（convolution neural network，CNN）为基础的深度学习模型[17]。文献[18-19]分别将CNN应用于构建齿轮箱、滚动轴承的故障诊断模型。然而上述的特征提取方法需要大量先验知识，增加了其应用的复杂性和适用性。同时，上述利用CNN进行信号特征学习的方法，也存在泛化能力差，往往只针对特定工况的信号才能有较好的效果，不能发挥出深度学习的优势。

综上所述，本文针对农业机械中滚动轴承复合故障智能诊断问题，提出了一种基于HHT改进算法与CNN结合的方法。该方法将预处理、特征提取和故障识别统一于同一个框架之下，能实现端到端的智能故障诊断。首先，通过MPDE-EEMD和敏感固有模态函数（intrinsic mode function，IMF）筛选方法来改进HHT，以解决HHT中存在的模式混叠和虚假IMF分量的现象，实现自适应获取故障信号的时频特征。然后，在AlexNet网络模型基础上通过遍历所有可能的CNN模型组合，构建适应于滚动轴承故障诊断的CNN模型结构，实现智能模式识别。最后，通过滚动轴承单一故障和复合故障2种试验，将所提出的IHHT+CNN方法分别与传统的BP神经网络、离散小波变换（discrete wavelet transform，DWT）+CNN和短时傅里叶变换（short-time fourier transform，STFT）+CNN方法进行比较分析，以验证该方法的有效性。

1 HHT改进算法

1.1 HHT算法

希尔伯特-黄变换（hilbert-huang transform，HHT）包括EMD和Hilbert变换2个环节[10]，在非平稳、非线性信号处理领域中应用广泛。HHT克服了传统时频分析方法用无意义的谐波分量来表示非平稳信号的缺陷，并可得到极高的时频分辨率，具有良好的时频聚集性。然而HHT也存在着模式混叠和虚假固有模态函数（intrinsic mode function，IMF）[20]等问题。本文针对上述问题，提出了一种基于多种群差分进化改进的集合经验模式分解（multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition，MPDE-EEMD）和敏感IMF筛选方法的HHT改进算法。

1.2 多种群差分进化改进的EEMD

EMD分解过程中常常会产生模式混叠现象，造成分解结果的失真。而集合经验模式分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）是利用高斯白噪声的频率均匀分布统计特性，来抑制模式混叠的产生。因此，可以将EEMD用于抑制HHT中模式混叠的产生[21]。但需要注意的是，加入白噪声幅值的大小是影响EEMD性能的关键因素，其过小或过大都难以克服模式混叠现象。

针对EEMD中加入白噪声幅值难以确定的问题，本文建立了极值点分布特性评价函数，利用多种群差分进化（multiple population differential evolution，MPDE）算法来优化加入的白噪声幅值，实现加入参数的自适应选择。MPDE是一种可靠性高、鲁棒性强的智能优化算法[22-23]。MPDE通过设置多个不同控制参数的种群进行协同进化，同时兼顾全局和局部搜索能力的均衡，克服标准差分进化算法局部搜索能力较弱、算法搜索性能对参数具有一定依赖性、算法难以在有限时间内保证获得全局最优解等问题。

MPDE-EEMD具体实现过程如下：

1）建立极值点分布特性评价函数

EEMD利用白噪声的频率均布特性来改善信号极值点分布[24]，通过加入高斯白噪声来保证极值点在各尺度分布上的离散性和均匀性。因此，建立极值点分布特性评价函数是自适应确定白噪声优化幅值的前提，本文根据极值点分布的均匀性建立了如下的评价函数：

式中max、min是极大值点和极小值点位置系数，1、2是极大值个数和极小值个数，是第个极大值点和第个极小值点，()是极值点分布特性评价函数。

2）白噪声幅值MPDE寻优

EEMD中加入白噪声幅值大小的寻优过程，是通过MPDE算法中多个种群的协同进化和多种群间的信息迁移机制，使信息可以在多个种群间有效共享，再结合所建立的极值点分布特性评价函数，实现在解空间内寻找到最优解。

3）总体平均次数确定

最优幅值确定后，根据Wu等[12]提出的公式计算总体平均次数。

1.3 敏感IMF筛选方法

信号经MPDE-EEMD分解后会存在一些虚假的IMF分量。而具有故障特征信息的敏感IMF分量与原始信号的相关性大，且敏感IMF分量的占比要比虚假IMF分量大。目前常用的剔除虚假IMF分量的方法有相关系数法、灰度关联度法、互信息量法、能量比值法、K-S检验法等[11]。由于距离是衡量信号相关性的测度，因此本文提出根据敏感IMF分量与原始信号距离测度最小为敏感IMF筛选标准的准则，利用冲击信号包络谱的余弦测度来测量信号间的距离，相似性测度的计算模型[25]如下：

1.4 HHT改进算法

基于MPDE-EEMD和敏感IMF筛选方法来改进HHT的步骤如下：

1）利用MPDE-EEMD分析所采集的轴承振动信号，得到一组IMF分量；

2）通过距离相似性测度来测量各IMF分量与原始信号间的距离；

3）根据设定的距离相似性测度阈值来筛选敏感IMF分量；

4）将筛选出的敏感IMF分量进行Hilbert变换得到Hilbert-Huang谱。

2 卷积神经网络

2.1 CNN原理

CNN是一种提供了端到端学习模型的深层神经网络[26]。CNN学习过程包含前向传播（forward propagation，FP）和误差反向传播（back propagation，BP）[27]。FP过程主要有：卷积层、池化层和全连接层。BP过程是以最小化误差代价函数，来调整各层网络权值，从而建立起特征空间与故障空间的映射关系。本文采用均方差代价函数，其表达式如下：

2.2 CNN模型结构的确定

目前，CNN的结构确定尚未有明确的方法，很大程度上取决于经验[28]。结构中的卷积核大小和数目、池化层的大小与层数、全连接层的神经元数量等参数都对CNN的识别效果有影响。本文在AlexNet网络基础上，将卷积层C1、C3、C5、C6的卷积核个数、卷积核大小和全连接层F的神经元数目作为变量，并根据经验定义其取值范围：C1、C3、C5、C6卷积层数分别取64、96、128和256；卷积核大小分别取3×3、5×5和7×7；全连接层F神经元个数分别取64、128、256和512；建立全部可能的CNN模型组合。通过遍历这些模型，以识别正确率和训练时间为评价指标，来确定适应于滚动轴承故障诊断的CNN模型，模型参数如表1所示。

表1 CNN模型参数

3 IHHT和CNN的轴承复合故障诊断方法

为了有效地实现滚动轴承复合故障诊断，本文将HHT改进方法与CNN相结合。具体步骤如下：

1）获取原始振动信号，建立极值点特性评价函数()。

2）MPDE参数设置：种群数量为NP，随机初始化各种群的缩放因子F和交叉概率CR。

3）NP个种群内的每个体都进行变异、交叉、评价、选择操作，并判断是否满足进化条件，满足则转至步骤（4），否则返回步骤2）。

4）NP个种群间进行信息通信，比较各种群中最好的个体，其他种群均用该个体来更新自身最差个体。

5）当寻找到最优个体满足收敛条件或达到进化代数，则转至步骤6），否则返回步骤2）。

6）获得最优白噪声幅值，同时可根据公式计算出集合平均次数，再进行EEMD分解。

7）根据相似性测度来自动筛选MPDE-EEMD后的敏感IMF分量，实现对虚假IMF分量的处理。

8）对筛选出的敏感IMF分量进行Hilbert变换得到Hilbert-Huang谱。

9）获取信号的Hilbert-Huang谱，将其分为训练和测试样本，并设置迭代次数，学习率等CNN模型结构参数。

10）以批量方式将训练样本输入CNN中，通过前向传播提取故障特征信息，获取期望输出与实际输出的误差。

11）按BP算法将误差进行反向传播，逐层更新相关参数。

12）反复迭代步骤10）~11），直至将训练样本全部训练完毕，且达到网络精度要求或最大迭代次数，CNN模型即训练完成。

13）输入测试样本，输出诊断结果。

4 轴承故障诊断试验

以滚动轴承单一故障和复合故障振动信号验证IHTT+CNN方法的可行性和有效性。本文试验数据的采集在试验台运行时，结合NI公司的9234采集卡、LabVIEW 2013软件和计算机来完成。试验数据的处理均在Matlab 2018a平台上进行。

轴承单一故障试验采用美国Case Western Reserve University（CWRU）的驱动端轴承。图1a所示是试验测试平台，由电机、转矩传感器、测力计和电子控制装置组成。试验时在电机的风扇端和驱动端轴承座上分别安装一个加速度感器，通过16通道数据记录仪采集轴承振动信号。

轴承复合故障试验采用QPZZ-II旋转机械振动分析及故障模拟试验台进行。如图1b主要由驱动电机、轴承座、齿轮箱和偏重转盘等组成，试验台可在50~800 r/min变速范围内模拟不同速度的故障特征。试验的采样频率为8 kHz，在800 r/min转速下采集轴承的运行状态数据。

图1 轴承故障试验台

4.1 滚动轴承单一故障诊断试验

采用CWRU的驱动端轴承试验验证IHHT+CNN方法对轴承单一故障诊断的有效性。试验的深沟球轴承型号为6205-2RS（轴承几何参数：滚动体直径8 mm，节径39 mm，滚动体9个，接触角0°），在轴承外圈、内圈、滚动体上使用电火花分别加工出直径为0.177 8、0.355 6和0.533 4 mm的凹槽模拟轴承故障。试验数据采样频率为12 kHz，包括外圈故障、内圈故障、滚动体故障和正常状态4种模式。对直径为0.177 8、0.355 6和0.533 4 mm凹槽的故障轴承分别在0负载和1 797 r/min转速、0.745 7 kW负载和1 772 r/min转速、1.491 4 kW负载和1 750 r/min转速、2.237 1 kW负载和1 730 r/min转速等条件下进行数据采集。最终得到每种模式的训练样本987个、测试样本为423个，共计5 640个样本。

根据滚动轴承几何参数和故障特征频率计算公式[25]，分别计算出外圈、内圈、滚动体故障特征频率。表2是6205-2RS轴承在不同转速下的特征频率。

表2 轴承故障特征频率

4.1.1 IHHT+CNN分析过程

图2是在1.491 4 kW负载和1 750 r/min转速下，具有直径为0.355 6 mm凹槽的轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常状态的信号时域波形。从图中的时域波形无法判断出故障的具体情况。

图2 单一故障信号时域波形

本文以滚动体故障信号为例来说明IHHT+CNN算法分析过程，其余故障信号的分析方法相同，不在赘述。首先，利用MPDE对信号进行白噪声幅值寻优。初始化MPDE算法参数：设置种群个数NP=10；根据张强等的建议[29]，在有效值[0.1，0.8]和[0.3，0.9]范围内，随机生成各种群的缩放因子F和交叉概率CR；选择DE/best/1作为变异策略。图3a是MPDE对滚动体故障信号的进化过程图，该进化算法的终止条件为：只要连续获得的相隔一定进化代数的最优解种群距离小于给定的阈值1×10-5就停止，因此获得的最优白噪声幅值为0.180 43。

然后，利用MPDE-EEMD分析滚动体故障信号，得到一组IMF分量，如图3b所示是前5阶IMF分量。按照公式（3）计算各IMF分量与原始信号间的相似性测度（见表3），通过反复试验发现设定相似性测度阈值0.8为最佳，提取出IMF1、IMF2作为敏感分量。

表3 滚动体故障信号各阶IMF的相似性测度

最后，将筛选出的IMF进行Hilbert变换得到Hilbert-Huang谱，图3c为滚动体故障信号中的冲击成分和调制成分，这些信息是故障特征信息的表征，而正常成分则被剔除了，图中的故障特征明显。由此也证明了基于MPDE-EEMD和敏感IMF筛选方法改进HHT是有效的。

采用表1中的CNN模型参数，输入层为256×256×3的RGB图像；共有4个卷积层：第1个卷积层有96个5×5的卷积核，第2个卷积层有128个3×3的卷积核，第3个卷积层有128个3×3的卷积核，第4个卷积层有256个3×3的卷积核；池化层的池化区域均为2×2，采用最大池化的方式。通过反复试验设置学习率为0.01、批量尺寸为128。对数据集进行10次试验，平均正确率为100%。

图3 滚动体故障信号IHHT时频分析过程

4.1.2 IHHT与HHT对比分析

本文采用了MPDE-EEMD来对HHT算法进行改进，主要是为了解决分解过程中产生模式混叠的问题。以CWRU滚动体故障信号为例，用传统EEMD进行分解可得到一组IMF分量，如图4a是前3阶IMF分量的幅值谱。从图中可见IMF1与IMF2、IMF1与IMF3之间都相互影响，存在明显的模式混叠现象。图4b是MPDE-EEMD分解后的前3阶IMF分量的幅值谱。由图可见，不同IMF分量的频率成分不同，相互之间几乎没有影响，不存在模式混叠现象。

为了去除虚假IMF分量，本文提出了敏感IMF筛选准则。IMF1是被筛选出的敏感分量，图5是对其进行Hilbert包络分析得到的包络谱。图中敏感IMF1的主要振动频率包含29和138 Hz，分别对应旋转频率（f= 29.17 Hz）和滚动体故障特征频率（f=137.49 Hz），在29 和138 Hz之间，还存在着58 、91 和121 Hz的频率成分，分别对应旋转频率的2倍、3倍和4倍频，说明该敏感IMF含有明显的滚动体故障特征信息。综上所述，IHHT算法能有效解决传统HHT算法存在的问题。

图4 EEMD与MPDE-EEMD方法比较

图5 敏感IMF的Hilbert包络谱

4.1.3 与其他方法的对比分析

本文为了与其他方法比较，进行了与其他诊断方法的对比试验，以验证IHHT+CNN的深度神经网络诊断方法有效性。

1）与传统BP浅层神经网络诊断方法的比较

目前，轴承故障特征主要的提取方法包括了经验模式分解（empirical mode decomposition，EMD）和主成分分析（principal component analysis，PCA）等，也可以通过时域、频域参数等进行提取；而常用的模式识别方法有BP神经网络和支持向量机（support vector machine，SVM）等。本文将EMD+BP的故障诊断方法与IHHT+CNN方法进行比较。根据文献[30]，BP神经网络模型采用8-17-4的三层网络结构，输入层是通过计算故障信号的重心频率、频率方差、频率标准差、峭度、峰值因数、脉冲因子、波形因子、裕度因子共8个参数组成的表征滚动轴承运行状态的特征向量。隐含层节点数根据经验公式确定为17个神经元，输出层4个神经元分别对应轴承4种状态。同时，设定网络的学习率为0.05、训练次数为100、最小误差为0.01等关键参数进行训练。表4是10次试验的正确率，BP方法的平均正确率为86.53%，远低于IHHT+CNN方法100%的正确率。

表4 BP模型对单一故障诊断的正确率

2）与STFT+CNN、DWT+CNN的比较

HHT并不是唯一能将振动信号转换为图片的方法。近年来，为了解决滚动轴承特征自适应提取与智能诊断问题，学者们提出了如STFT+CNN、DWT+CNN等时频特征提取与CNN相结合的故障诊断方法。下面分别将本文所提出的IHHT+CNN与STFT+CNN以及DWT+CNN方法进行对比，来验证IHHT+CNN方法的有效性和优势。在STFT+CNN中，STFT的样本长度为1 024个采样点，窗口宽度为128个采样点[28]，CNN结构与第3节中的相同。在DWT+CNN中，选择morlet小波作为基函数[27]，CNN结构也与第3节中的CNN结构相同。分别进行10次试验，结果取平均值。

根据图6可知，本文的IHHT+CNN方法随着迭代次数的增加，正确率快速提高，当迭代次数为180次时，正确率即达到了100%；而DWT+CNN和STFT+CNN在迭代次数为270次时，正确率才达到了98%以上。从最终正确率上来看，IHHT+CNN>DWT+CNN> STFT+CNN，说明本文的方法优于其他的方法。同时3种方法的分类正确率都达到了98%以上，这也证明了本文所提出的CNN模型结构对于不同方法所生成的时频图都是有效的。试验轴承数据包含了不同的故障程度、不同转速、不同负载的情况，说明了IHHT+CNN方法具有很强的鲁棒性。

图6 对轴承单一故障诊断3种方法正确率对比

4.2 滚动轴承复合故障诊断试验

针对轴承复合故障的诊断问题，本文使用QPZZ-II旋转机械振动分析及故障模拟试验台来采集轴承座处的振动信号，试验的采样频率为8 kHz，测试800 r/min转速下轴承的运行状态。试验轴承为6 205 SKF，试验前用线切割的方式分别在内圈、外圈、滚动体、保持架、内圈+保持架、外圈+保持架、内圈+外圈+保持架、外圈+滚动体上加工出不同损伤程度的凹槽。试验设置了8种轴承故障模式，每个样本长度为1 024个采样点，每类故障的训练样本为336个，测试样本为144，共计3 840个样本。

4.2.1 IHHT+CNN试验与分析

图7是8种轴承故障状态的信号时域波形。如图所示，仅从信号的时域波形很难判断出故障的类型和损伤程度。

图7 复合故障信号时域波形

以内圈+外圈+保持架复合故障信号为例来说明IHHT+CNN算法分析过程，其他故障信号的分析方法。首先，利用MPDE对信号进行白噪声幅值寻优。MPDE算法参数设置与4.1.1节相同，图 8a是MPDE进化过程图，获得最优白噪声幅值为0.181 86。

然后，利用MPDE-EEMD得到一组IMF分量，图 8b是其前5阶IMF分量。表5根据公式（3）计算出的各IMF分量与原始信号间的相似性测度，根据相似性测度筛选原则设定阈值为0.8，提取出IMF1、IMF2、IMF3作为敏感分量。

表5 内圈+外圈+保持架故障信号的各阶IMF相似性测度

最后，将筛选出的IMF进行Hilbert变换得到Hilbert-Huang谱，图8c为复合故障信号中的冲击成分和调制成分，这些信息是故障特征信息的表征；而正常成分则被剔除了，图中的故障特征明显。由此也证明了本文提出的IHHT方法的有效性。再采用第3节的CNN结构，将该图作为网络的输入，10次试验正确率的平均值为99.74%。

4.2.2 与其他方法的对比分析

1）与传统BP浅层神经网络诊断方法的比较：BP网络模型与4.1.3节相同。表6是10次试验的正确率，平均正确率为89.13%，低于IHHT+CNN方法的正确率。

表6 BP模型对轴承复合故障的诊断正确率

2）与STFT+CNN、DWT+CNN的比较

将IHHT+CNN与STFT+CNN、DWT+CNN进行比较，STFT+CNN、DWT+CNN的方法与4.1.3节中所述相同。分别进行10次试验，结果取平均值。

根据图9可知，IHHT+CNN方法当迭代次数为450次时，正确率达到了99%以上；而DWT+CNN和STFT+CNN在迭代次数为450次时，正确率才达到了93%以上。从最终正确率上来看，IHHT+CNN>STFT+ CNN>DWT+CNN，本文方法优于其他方法。但由于训练样本数量相较于单一轴承故障少且复合故障类型也较为复杂，IHHT+CNN的复合故障诊断正确率为99.74%，STFT+ CNN 为97.61%、，DWT+CNN为95.05%，都略低于轴承单一故障时的正确率（IHHT+CNN为100%、STFT+ CNN为98.85%，DWT+CNN 为98.43%），并且训练迭代次数也有所增加。

图8 内圈+外圈+保持架故障信号IHHT时频分析过程

图9 对轴承复合故障诊断3种方法正确率对比

5 结 论

本文提出的IHHT+CNN滚动轴承故障诊断方法，是将信号的自适应时频特征提取和智能故障模式识别有机融合在一起，实现了端到端的轴承故障诊断。

1）IHHT+CNN方法与传统诊断方法相比，减少了对于先验知识和经验的依赖，使得轴承故障诊断更加智能化。

2）将故障信号通过IHHT得到时频谱能很好的突出故障特征信息，再由CNN对二维时频图特征进行学习，这与传统BP浅层神经网络相比能有效克服输入特征参数难以确定的问题，使诊断方法更具自适应性。

3）在不同的故障程度、不同转速、不同负载的情况下，通过与BP神经网络、DWT+CNN和STFT+CNN方法进行对比分析，本文的IHHT+CNN方法对单一与复合故障的正确率分别达到100%和99.74%，均高于其他3种方法。证明了本文的方法具有较高的准确率和良好的鲁棒性。

4）由于本文中的试验数据是在试验室环境中采集得到的，这与实际生产环境存在一定的差异。同时，目前CNN模型结构的确定很大程度上取决于经验，不同的参数对CNN的识别效果影响较大，在今后的工作中将继续针对滚动轴承故障诊断的CNN模型结构设置策略进行研究。

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Bearing compound fault diagnosis based on HHT algorithm and convolution neural network

Shi Jie1,2, Wu Xing1※, Liu Tao1

(1.,,650500,; 2.,,650201,)

Rolling bearing is an important part of agricultural machinery, its health directly affects the normal operation of the equipment. However, the vibration signal of the bearing is weak, has complex non-stationarity and nonlinearity. In actual working conditions, bearing fault usually exists on the form of compound faults. Therefore, it is of great significance to extract feature information and identify fault intelligently for bearing compound faults. This paper proposed a diagnosis method combining improved Hilbert-Huang transform (IHHT) and convolution neural network (CNN). Hilbert-Huang transform (HHT) includes empirical mode decomposition (EMD) and hilbert transform, which can analyze signal according to its local time scaled characteristic, but there are also problems in HHT, such as mode mixing and false intrinsic mode function (IMF) components. Ensemble empirical mode decomposition (EEMD), which utilizes statistical characteristics of uniform frequency distribution of Gaussian white noise, can be used to control mode mixing in HHT, however, it is difficult to determine the amplitude of white noise in EEMD. In this paper, multiple population differential evolution (MPDE) algorithm was used to optimize the added white noise amplitude for the adaptive selection of parameters. For the problem of the false IMF component, the criterion of selecting sensitive IMF based on the minimum distance between IMF components and original signal was discussed, MPDE-EEMD and screening theory of sensitive IMF components was used to improve HHT in order to adaptively extract time-frequency characteristics of fault signal. In order to accurately to identify the health status of equipment, deep learning model based on the convolution neural network was used to realize the intelligent fault identification. Based on the AlexNet model, the CNN network model for rolling bearing fault diagnosis was constructed by traversing all possible combinations of models. For training network, the IHHT time-frequency diagram generated by training set was input into CNN to continuously update network parameters. Then the model was applied to testing set and output the fault identification result. Two different bearing faults experiments which contain single faults and compound faults were used to test the feasibility of the IHHT+CNN method. The experiment results showed that the diagnosis accuracy of IHHT+CNN method for single fault and compound fault was 100% and 99.74% respectively. In comparison with the BP neural network, discrete wavelet transform (DWT) +CNN and short-time fourier transform (STFT) +CNN, the results of the presented method in this paper showed more accurate than other diagnosis results, under the different experimental loads and conditions, the robustness of bearing fault diagnosis method was verified. Compared with other traditional diagnosis methods, IHHT+CNN reduced the dependence on prior knowledge and experience, and made bearing fault diagnosis more intelligent.

bearings; fault diagnosis; convolution neural network; Hilbert-Huang transform; multiple population differential evolution; ensemble empirical mode decomposition

施 杰，伍 星，刘 韬. 采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障[J]. 农业工程学报，2020，36(4)：34－43.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.005 http://www.tcsae.org

Shi Jie, Wu Xing, Liu Tao. Bearing compound fault diagnosis based on HHT algorithm and convolution neural network[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(4): 34－43. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.005 http://www.tcsae.org

2019-09-29

2019-12-25

国家自然科学基金面上项目（51875272）；云南省应用基础研究计划重点项目（201601PE00008）；云南农业大学自然科学青年基金资助项目（2015ZR13）

施 杰，副教授，博士生，研究方向：主要从事机械设备故障诊断的研究。Email：ytbso@126.com

伍 星，教授，博士生导师，博士，主要从事机械设备故障诊断的研究。Email：xingwu@aliyun.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.005

TH165；TH17

A

1002-6819(2020)-04-0034-10