1. 信号采集与处理：
研发高精度、高灵敏度的信号采集设备，确保能够捕捉到微弱的故障信号。
采用先进的信号处理技术，如滤波、降噪等，对采集到的信号进行预处理，以提高后续特征提取的准确性。
2. 局部特征分解方法：
研究现有的局部特征分解方法（如局部均值分解LMD）及其改进版本（如集成局部均值分解ELMD），分析其优缺点。应能够克服现有方法的模态混合、重构误差等问题，提高微弱故障特征的提取能力。
3. 特征提取与识别：
基于集成的改进局部特征分解方法，研发微弱故障特征提取算法。
利用机器学习或深度学习技术，对提取到的特征进行识别与分类，以实现故障类型的准确判断。