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为了准确地诊断出滚动轴承的运行状态,将1(1/2)维谱熵引入滚动轴承故障诊断中。先对滚动轴承原始故障信号进行EMD(empirical modede composition)分解得到若干个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),进而再求取各个IMF的1(1/2)维谱熵值,作为表征滚动轴承故障类型的特征向量。将其作为Elman神经网络的输入参数,最后区分滚动轴承故障状态和故障类型。仿真分析和实验研究表明,该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征,最后通过与小波包分析-BP神经