刘 备，蔡剑华，彭梓齐

（湖南文理学院数理学院，湖南常德 415000）

滚动轴承在旋转机械中使用非常广泛，具有精度高，可替代性好，价格低廉和规模化生产的优点[1]。然而由于交变载荷，加工误差，安装不当等因素的影响，滚动轴承在工作过程中容易被损坏[2]。这使得旋转机械将无法正常工作，甚至可能发生灾难性事故，因此，滚动轴承故障诊断是机械设备故障诊断技术的重要内容[3]。

迄今为止，相关研究人员一般通过滚动轴承振动信号对滚动轴承进行故障诊断，而在对滚动轴承振动信号进行特征分析之前需要事先进行预处理。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）[4]被应用于滚动轴承振动信号预处理，然而EMD在信号分解过程中容易出现模态混叠问题，导致分解得到的模态分量产生失真，从而损失振动信号的故障信息。Dragomiretskiy[5]提出的变分模态分解（VMD）方法能较好地解决振动信号分解过程中的模态混叠问题，因此，VMD 开始被应用至滚动轴承振动信号的预处理，且取得了较好的效果[6]。由于滚动轴承振动信号是一种非线性信号，研究人员一般采用非线性分析方法提取滚动轴承振动信号的非线性特征。多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy，MPE）方法被广泛应用至滚动轴承故障振动信号诊断[7]。虽然MPE具有计算简单、抗噪能力强、鲁棒性强的优点，但是多尺度排列熵忽略了相同排列模式之间的幅度差异，没有包含时间序列的振幅信息，这影响了滚动轴承故障诊断精度[8]。为了克服上述问题，Rostaghi 等[9]提出了散布熵（Dispersion Entropy，DE）的非线性分析方法。……