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经验模态分解（EMD）方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应地分解为若干个内禀模态分量（IMF），滚动轴承发生故障会导致振动能量在各IMF分量上的分布发生变化，结合灰色关联模型建立IMF能量分布与轴承状态之间的对应关系，可实现轴承的状态识别。为改善传统灰关联分析在模式识别方面的缺陷，基于斜率相似的原理构造了能反映曲线形状信息的相似关联度模型，结合传统的接近关联度模型建立了能同时反映曲线位置与形状特性的灰色综合关联度诊断模型。算例结果表明，该方法能准确有效地实现滚动轴承的故障诊断。