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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法，对采集的信号范围进行了筛选。利用经验模态分解将振动信号分解为多个平稳的固有模态函数。选取包含主要故障信息的IMF 分量分析其时域和频域特征。将时域信号特征量和频谱图峰值对应的频率归一化处理，输入Elman神经网络进行工作状态的自动判断。