针对滚动轴承早期故障特征信号微弱、难以提取的特性，引入一种基于总体经验模态分解方法（CEEMDAN）和快速独立分量分析（FastICA）相结合的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先通过CEEMDAN和峭度、相关系数结合，完成信号的分解与重构。然后构建噪声通道，使用快速独立成分分析进行去噪分析，获得去噪信号。最后，对分离出的最佳估计信号进行包络谱分析并得到故障特征频率。该方法有效降低了噪声干扰，能够对故障特征频率进行有效识别。
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