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作者：陈继祥;周想凌;程振华;牟宪民;
单位：江苏海洋大学机械工程学院;国网江苏省电力有限公司东海供电分公司;国网湖北省电力有限公司;华中科技大学电气与电子工程学院;大连理工大学电气工程学院;
摘要：针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳特点，开发基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解（ICEEMDAN）和增强多尺度分布熵的故障识别模型。首先，利用ICEEMDAN分解滚动轴承振动信号，得到1组内禀模态函数（IMF），根据相关系数筛选出其中反映故障状态关键特征的IMF分量；然后，利用增强多尺度分布熵对各敏感IMF分量进行复杂性评估，得到滚动轴承的故障特征向量；最后，为识别滚动轴承的不同故障类型，使用支持向量机作为故障识别分类器。实验结果表明：所提故障诊断方法具有可观的故障识别精度和稳定性，相比于其他故障诊断方法，该方法具有明显的优势。
关键词：自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN);;增强多尺度分布熵;;滚动轴承;;故障诊断
基金资助：国网江苏省电力有限公司科技资助项目（J2020143）
