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针对强噪声背景下滚动轴承故障特征提取,提出了基于最小熵反褶积的数学形态法。该方法先应用最小熵反褶积算法加强信号中的冲击特性,再利用数学形态法进行故障特征提取,其中选取具有双向脉冲提取能力的DIF滤波器作为形态算子,并以峭度值作为结构元素长度选取依据。仿真信号和滚动轴承的内外故障实例分析表明该方法具有较好的特征提取效果。通过对比发现：最小熵反褶积算法能够增大信号中峭度值,有效加强信号脉冲特性。