摘要： 针对轴承信号故障特征容易被噪声淹没的问题，提出一种参数优化变分模态分解结合改进小波包阈值的去噪方法。首先，通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）结合改进粒子群算法（Improve Particle Swarm Optimization，IPSO）将含噪信号分解为若干本征模态分量（Intrinsic Mode Function，IMF）。以最大相关系数-相关峭度为准则，把IMF分为高值分量（High-value Intrinsic Mode Function，HIMF）和低值分量（（Low-value Intrinsic Mode Function，LIMF
）。再对LIMF进行改进小波包（Improved Wavelet Packet，IWP）阈值去噪。最后对重构信号进行包络解调，提取轴承故障特征频率，完成故障诊断。实验结果表明，该方法不仅能够避免“过扼杀”现象，并且可以得到信噪比更高的去噪信号。

关键词: 振动与波, 变分模态分解, 小波包阈值去噪, 相关峭度, 相关系数, 轴承