刘洋，王林军，李立军，陈保家，徐洲常，蔡康林

(1.三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室，湖北宜昌 443002；2.三峡大学机械与动力学院，湖北宜昌 443002)

0 前言

目前，故障诊断技术已成为保障机械设备安全可靠运行的重要手段，而滚动轴承失效又是机械设备运行中最常见的故障原因之一，为提高机械设备的运行可靠性，有必要进行滚动轴承故障诊断研究。滚动轴承故障常常引起机械设备的异常振动，导致实测振动信号含有噪声和轴承故障信号。如何提取出这些故障信号，在实际工业生产中具有重要意义。

针对故障信号提取，主要问题在于如何自适应地从非线性振动信号中提取有效信号。故常用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)方法将信号分解为本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，因其良好的自适应性。但EMD存在模态混叠问题。为解决此问题，WU和HUANG提出了集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)方法。EEMD相对于EMD减少模态混叠。YEH等提出了互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition，CEEMD)方法，进一步减少了模态混叠。COLOMINAS等提出了完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，CEEMDAN)方法。CEEMDAN在CEEMD的基础上改进，不仅在很大程度上实现了分解信号的零重构误差，而且CEEMDAN以较少的辅助噪声基本消除了模态混叠，极大地降低了计算资源的消耗。为了有效提取经CEEMDAN分解后的有效IMF，使用KL散度法(Kullback-Leibler Divergence，KLD)筛选有效IMF合成。该方法相对于相关系数法具有区分度较大、差别效果明显的优点。为了提高信号处理质量，相关学者采用小波分解、小波包分解、奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)等方法对原始信号进行预处理。……