陈仁祥，汤宝平，罗天洪，董绍江

(1.重庆交通大学 机电与汽车工程学院，重庆 400074;2.重庆大学 机械传动国家重点实验室，重庆 400030)

由于宇宙空间的高能粒子辐射、原子氧等因素，在空间服役的滚动轴承广泛采用固体润滑方式［1］，固体润滑材料在空气中易受氧气和水蒸汽的影响而氧化。同时，为了准确获取轴承在真空环境中运行特性，需要在地面模拟真空环境中对空间服役的轴承开展实验研究，测试摩擦力矩、振动等物理量。

在进行振动测试时，真空泵、离子泵等维持模拟真空环境设备运行产生强烈的振动，其频率范围与轴承振动信号的频率范围相互重叠、相互交织，导致采集到的振动信号包含了大量背景干扰。为了提高信噪比，便于后续分析，必须将背景干扰滤除。基于傅里叶变换的传统滤波方法只能滤除某个频率范围内的信号，无法解决频带范围相互重叠的滤波问题。基于小波变换的滤波方法，虽在振动信号滤波中取得了广泛应用，但仍存在选择小波基和确定阈值等问题［2-4］。基于盲源分离的滤波方法也得到了一定应用，但经其滤波后，信号的幅值发生较大改变［5］。经验模式分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)可将信号分解一系列从高频到低频具有物理意义的固有模式函数(Intrinsic Mode Function，IMF)和余项之和，选择不同的IMF分量重构信号即可达到不同的滤波目的［6-8］，但EMD的模式混叠问题［9］使其对含有异常事件的信号滤波效果不佳［10］。为了抑制模式混叠，集合经验模式分解［11］(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)被提出，该方法将噪声辅助分析应用于经验模式分解中，以促进抗混分解，有效的抑制了模式混叠现象。……