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提出了一种基于EMMD（extremum field mean mode decomposition）和AR（auto—regressive）奇异值熵的故障特征提取方法。该方法在对故障信号的EMMD分解基础上，选取有限个固有模态函数（IMF，intrinsic mode function）的AR模型参数向量作为故障的初始特征向量矩阵，对初始特征向量矩阵求取奇异值熵，通过奇异值熵的大小表征故障类型。对转子故障数据的分析结果表明该方法能够有效地应用于非线性和非平稳故障信号的特征提取。