提出一种总体经验模态分解（EEMD）算法与互信息法相结合的Hilbert-Huang变换机械故障诊断改进的方法.仿真与实例结果表明：EEMD算法能克服模态混叠弊端,获得具有实际物理含义的固有模态函数（IMF）;互信息法能有效剔除虚假分量,使最终IMF分量更加精准且集中突显故障信号特征;所提出方法能有效表征机械故障特征,并进行精确诊断.