摘要：故障轴承的振动信号是非平稳信号，传统的非平稳信号分析手段存在许多不足；BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解（EMD）与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解，得到组成信号的多个内禀模态分量（IMF），提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量；采用BP网络作为模式分类器，对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明，该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。

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