吕明珠， 刘世勋， 苏晓明， 陈长征

(1.沈阳工业大学 机械工程学院，沈阳 110870；2.辽宁装备制造职业技术学院 自控学院，沈阳 110161；3.中认(沈阳)北方实验室有限公司，沈阳 110164)

滚动轴承是旋转机械的主要部件之一，一旦发生故障会导致整机运行失效，因此对轴承进行状态监测和故障预测具有重要的工程意义[1]。状态监测的主要目的是判断轴承的健康状况，以便于及时处理已经发生或即将发生的故障，保证运行的可靠性和降低维修成本。

振动信号分析在滚动轴承状态监测中应用最为普遍[2]。当发生局部故障时，振动信号会产生周期性的脉冲信号。然而，在早期故障阶段，脉冲信号非常微弱且极易受到噪声干扰，难以确定退化的起始点[3]。因此，振动信号处理技术和故障特征提取技术成为了早期故障诊断领域的研究热点。

变分模态分解(variational mode decompositon，VMD)是一种于2014年提出的信号分析方法[4]，它能将信号分解为若干个具有一定带宽和中心频率的模态分量，而且能够克服经验模态分解(empirical mode decompositon，EMD)的模态混叠及集成经验模态分解(ensemble empirical mode decompositon，EEMD)的时频聚集性不高等问题。因此，近年来VMD方法在机械设备振动信号处理方面得到了广泛的应用[5-7]。然而，在使用VMD进行信号分解之前，需要预先设置分解层数K和二次惩罚因子α等参数。Zheng等[8]采用观察中心频率法确定VMD的分解层数，这种方法需要有一定的经验且很难快速准确地确定参数取值。任学平等[9]提出了用能量差曲线确定分解层数的方法，但需要对所有分解结果进行比较，计算量大且没有考虑到惩罚因子对分解结果的影响。……