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针对实际工程中滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的问题，提出了一种新的自适应概率主成分分析（adaptive probabilistic principal component analysis, APPCA）的轴承故障特征增强方法。概率主成分分析（probabilistic principal component analysis, PPCA） 能够提取信号的主要故障特征，去除背景噪声干扰，但结果易受到主成分数与原始变量维数选择的影响。为了自适应实现最佳分析结果，利用粒子群算法多参数寻优特性，根据最大峭度