摘要：滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)設(shè)備的關(guān)鍵部件,其性能嚴(yán)重影響設(shè)備的運(yùn)行安全。由于設(shè)備工況復(fù)雜,反映軸承的故障特征的沖擊成分往往被噪聲信號所淹沒,導(dǎo)致無法有效的提取故障特征。為了更準(zhǔn)確的獲取滾動軸承的故障信息特征,本文提出一種基于改進(jìn)的自適應(yīng)噪聲完整集合模態(tài)分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和峭度指標(biāo)的特征提取方法。首先,利用改進(jìn)的CEEMDAN方法對分解過程中的各段信號添加自適應(yīng)白噪聲,計算唯一的余量來獲得各個固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function),與EEMD(ensemble empirical mode decomposition)相比,其分解過程完整。其次,計算各IMF分量的峭度指標(biāo),篩選重構(gòu)IMF分量集,然后利用重構(gòu)信號峭度最優(yōu)指標(biāo)篩選出最合適的重構(gòu)信號,最后,通過包絡(luò)解調(diào)獲得軸承故障特征。結(jié)果表明,該方法具有更好的分解效果,自適應(yīng)性好,可以更好的抑制噪聲,提取軸承故障的沖擊成分。