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针对机械设备在不同状态下振动信号频率特性的差异，基于经验模式分解（EMD）与特征矩阵联合近似对角化的方法提取设备状态特征参数。采用EMD将信号分解为不同频率成分，计算不同频段信号的频域相关系数，构造信号谱相关特征矩阵，运用联合相似对角化方法对特征矩阵降维，提取设备状态特征参数，研究机械设备故障诊断方法。使用实验实测信号进行验证，并基于支持向量机方法对滚动轴承4种状态特征进行识别，结果表明，该方法提取的特征参数分类正确率达到95％以上，可以有效表征设备状态。