针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题，提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解（CEEMD）的轴承早期故障信号特征提取方法。利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析，根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽，设计带通滤波器；对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解，根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数（IMF）分量；利用IMF分量重构小波包信号，对重构小波包信号进行包络谱分析，提取轴承早期故障信号特征频率。该方法通过谱

提出了一种基于EMD和相关的滚动轴承故障包络谱分析方法。根据相关函数的性质,对测得的振动信号进行相关分析,以实现一次降噪。把信号的自相关函数通过EMD分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),再对包含主要信息成分的IMF分量进行Hilbert变换求其包络,通过对包络信号进行频谱分析,提取滚动轴承故障特征频率。某型坦克变速箱上的7216滚动轴承滚动体点蚀故障的试验结果表明,该方法能有效地识别滚动轴承的故障。