针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方 法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对 故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后 对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff

首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得 到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量 进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实 现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis method is proposed based on dual-tree complex wa

［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定