矿井主通风机电机轴承状态监测信号一般表现出复杂的非平稳、非线性的特征，因此需要展开对非平稳信号分析与非线性特征提取的故障诊断方法的研究。为此，本文对比研究了经验模态分解（EMD）和互补总体平均经验模态分解（CEEMD）在信号去噪及特征提取部分的最优算法。实验结果表明：CEEMD相较于EMD对原始轴承振动信号具有更好的降噪效果及较为准确的特征提取效果，更接近于计算得出的故障特征频率理论值，为之后模式识别奠定良好的基础。
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