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滚动轴承振动信号是由不同零部件振动耦合而成，且滚动轴承工作环境极为复杂，因此具有非常明显的非平稳性，如何从振动信号中提取能够准确反应滚动轴承工作状态的特征量成为对其进行故障诊断关键所在。本文以对滚动轴承振动信号的分析为基础，重点研究了基于时序分析的经验模态分解和时变自回归模型方法在滚动轴承故障诊断中的应用。针对经验模态分解后选择固有模态函数时具有盲目性的问题，提出一种基于能量阀值的固有模态函数筛选方法，实现了对各固有模态函数进行自适应筛选的目的，进而实现对信号故障信息的重构，为进一步的特征提