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針對局部均值分解（LMD）實(shí)現過(guò)程中存在的模態(tài)混淆現象和端點(diǎn)效應，影響識別精度的問(wèn)題，提出了一種基于本征頻率尺度分解（IFD）與差分進(jìn)化極限學(xué)習機（DE-ELM）的方法。該方法將數字圖像處理的頻率分辨率概念與LMD結合起來(lái)；首先確定原始振動(dòng)信號中的所有局部極值點(diǎn)的頻率分辨率，將振動(dòng)信號分為高頻率分辨率區域和低頻率分辨率區域；然后，構造本征頻率尺度函數，將本征頻率尺度函數添加到局部極值點(diǎn)低頻率分辨率區域；最后，對添加本征頻率尺度函數的原始振動(dòng)信號進(jìn)行LMD分解，在得到的乘積函數（PF）分量中剔除本征頻率尺度函數，就可以得到突出原始信號振動(dòng)特征的不同頻率分辨率的PF分量，提取PF分量的特征參數構建特征向量作為DE-ELM的輸入，進(jìn)行故障類(lèi)型識別。將該方法應用于軸承故障診斷，與LMD相比，故障識別精度提高了8.33%，表明了該方法的有效性與可行性。