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利用滚动轴承各种工作状态下测量得到的声发射信号,建立了一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）与概率神经网络（PNN）的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。通过EEMD对信号进行自适应时频分解,在不同频段上分析本征模态函数（IMF）分量;计算IMF的能量值并做能量贡献分析,确定主元分量以组成故障特征向量;利用PNN网络实现故障特征向量与故障模式之间的函数映射,进行故障诊断。仿真结果和试验数据的对比证明了提出方法的有效性。