《表1 正常轴承CEEMDAN能量熵》

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《基于改进的集合经验模态分解的电动机滚动轴承故障诊断研究》

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试验数据来源于美国凯斯西储大学轴承检测中心[9]。实验电动机轴承是SKF6205类型的深沟轴承，通过电火花加工技术分别在电动机轴承的滚动体、外圈和内圈设置了不同深度的单点故障。试验分别采集了在0.007″（0.177 8 mm）损失直径下，采样频率为12 k Hz，在0HP（1 HP=746 k W），转速179 7 r/min采集正常和故障1时电动机轴承振动加速度信号各15组；在1 HP，转速1 772 r/min采集正常和故障2时电动机轴承振动加速度信号各20组；在2 HP，转速1 750 r/min采集正常和故障3时电动机轴承振动加速度信号各40组（每组采样2 048个点）。对采集的每组数据样本进行CEEMDAN能量特征提取。图1、图2分别为滚动体故障振动加速度振动信号和经过CEEMDAN分解后各个模式分量信号图。从分解的模式分量来看，其主要的原信号特征信息也主要集中在前面几个模式分量当中，从图3可以看出，前几个模式分量与原始信号的相关性程度和方差的贡献率占主要部分。由于电动机轴承故障特征信息主要表现在前几个模式分量上面，为了提高网络训练效率，避免数据冗余，故只取前6个模式分量求其能量熵值。如表1-表4所示。