摘要：針對制冷機軸承振動信號被復雜干擾淹沒,難以提取有效特征問題,提出一種提升總體經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)的軸承振動信號降噪方法。首先,利用小波包精細分解特性,基于白噪聲檢驗原理提取第一個IMF分量中有用信號;然后,利用噪聲和信號主導的本征模態(tài)分量(IMFs)與原始信號互相關系數(shù)差異巨大的特性,對分解后的IMFs進行區(qū)分,分別使用小波包浮動閾值方法和SG濾波算法提取高、低頻分量的有用信號,克服了傳統(tǒng)EEMD降噪時信號失真、IMFs選擇的難題。為了驗證方法的有效性,進行了數(shù)字仿真與制冷機軸承振動信號應用驗證分析,結果表明,所提方法基于一種精細的決策處理方法,可以將淹沒在復雜干擾中的有用特征提取出來,為制冷機軸承狀態(tài)監(jiān)測提供有效的預處理手段。