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针对变分框架下,一种新的模态分解——变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的最优模态分量选择和关键参数辨识问题,借鉴折半查找的思想,提出应用多尺度熵相关系数和频域相关系数来改进VMD的上述关键环节,并通过轴承故障信号仿真研究其频域分解的数据特点,揭示其滤波本质;轴承故障信号仿真及工程应用的结果表明,相对于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Dec