摘要：針對(duì)制冷機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)被復(fù)雜干擾淹沒(méi),難以提取有效特征問(wèn)題,提出一種提升總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)的軸承振動(dòng)信號(hào)降噪方法。首先,利用小波包精細(xì)分解特性,基于白噪聲檢驗(yàn)原理提取第一個(gè)IMF分量中有用信號(hào);然后,利用噪聲和信號(hào)主導(dǎo)的本征模態(tài)分量(IMFs)與原始信號(hào)互相關(guān)系數(shù)差異巨大的特性,對(duì)分解后的IMFs進(jìn)行區(qū)分,分別使用小波包浮動(dòng)閾值方法和SG濾波算法提取高、低頻分量的有用信號(hào),克服了傳統(tǒng)EEMD降噪時(shí)信號(hào)失真、IMFs選擇的難題。為了驗(yàn)證方法的有效性,進(jìn)行了數(shù)字仿真與制冷機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)應(yīng)用驗(yàn)證分析,結(jié)果表明,所提方法基于一種精細(xì)的決策處理方法,可以將淹沒(méi)在復(fù)雜干擾中的有用特征提取出來(lái),為制冷機(jī)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供有效的預(yù)處理手段。