一种基于CEEMDAN的滚动轴承振动信号分解方法，解决了现有基于CEEMDAN的振动信号分解会产生虚假模式分量及剩余噪声的问题，属于信号与信息处理领域。本发明首先获取振动信号的原始数据，并根据原始数据采用CEEMDAN分解，获取一系列频段从高到低的本征模式分量，然后将本征模式分量按照阶数从高到底，依次进行重构，并对重构后的本征模式分量进行傅里叶变换，以获取本征模式分量的频谱，然后对频谱进行概率密度函数拟合，最终，采用模糊熵度量概率密度函数波形的相似性，实现自适应地将本征模式分量的频率特征进行归类，有效提取轴承的振动特性。