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针对强噪声环境下滚动轴承故障特征信息非常微弱且难以提取的问题，提出基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和最小熵解卷积（Minimum Entropy Deconvolution，MED）的滚动轴承微弱故障特征提取方法。基于VMD和MED的滚动轴承微弱故障特征提取方法首先采用VMD对滚动轴承故障信号进行分解，得到多个模态分量，由于噪声的干扰，很难从各个模态分量中提取有效的故障特征信息；然后根据相关系数准则，选取与原始信号相关系数较大的模态分量进行重构，再对