总体平均经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是针对经验模式分解(Empirical modedecomposition,EMD)存在的模式混淆问题而提出的,对分解信号加入高斯白噪声,改善信号的极值点分布,经过多次平均,从而达到减小模式混淆的目的.然而,EEMD分解效果取决于添加噪声的幅值、筛选次数等参数的选择.目前的研究通常是人为选择这些参数,具有较大的盲目性和主观性,因此分解结果差强人意.为了解决以上问题,提出一种新的自适应总体平均经验模式分解方法.该方法基于EMD的滤波特性,在提取本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)的过程中自适应改变加入噪声的幅值,并对每个IMF自动选择不同的筛选次数,可以更好地削弱模式混淆.通过仿真试验验证了该方法的有效性,并将该方法应用于行星轮故障检测中,取得了比EEMD更好的故障检测结果.