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为了从复杂工况下获取滚动轴承故障信息,提出了一种基于广义形态滤波和多分辨奇异值分解（MultiResolution Singular Value Decomposition,MRSVD）相结合的方法。首先利用广义形态学滤波方法对振动信号进行降噪预处理;然后利用MRSVD对降噪后的振动信号进行分解;最后通过峭度准则选取故障特征最丰富的细节信号,并对其进行Hilbert包络谱分析。将提出的方法应用于滚动轴承的故障检测,实验结果表明该方法能清晰地提取故障特征信息。