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提出了一种基于掩蔽经验模式分解（MEMD）互近似熵及模糊C均值聚类（FCM）的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解后得到一组平稳的本征模函数（IMF）,通过能量分析筛选出与原始信号最为相关的几个IMF分量,计算其互近似熵值以作为故障特征向量,能够直观体现设备的运行状况。故障模式识别采用的FCM算法,计算相对简单,聚类效果好。实验分析证明了该方法的优越性。