【摘 要】
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小波包分解可以提高信号频率分辨率，但子带信号会出现虚假频率成分，造成严重的频率混叠现象。运用小波包的改进算法和经验模态分解相结合，来检测诊断滚动轴承故障的特征。首先，应
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金项目（2012MS0717）
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小波包分解可以提高信号频率分辨率，但子带信号会出现虚假频率成分，造成严重的频率混叠现象。运用小波包的改进算法和经验模态分解相结合，来检测诊断滚动轴承故障的特征。首先，应用快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换对小波包各子带信号进行处理，并调整滤波器组使子带频带顺序排列。提取含故障频率的子带信号对其进行经验模态分解，以互相关、峭度准则提取故障本征模函数分量，可以避免本征模函数分量选择的盲目性。对仿真信号分析和实例分析的结果表明：该方法能够准确地检测出轴承故障，从而突出该方法的有效性。
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