针对滚动轴承故障信号的非平稳时变特性，提出了一种综合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、奇异值分解(SVD)与倒频谱的滚动轴承故障诊断方法。使用CEEMDAN方法将滚动轴承故障信号分解成一系列模态分量，计算各模态分量与滚动轴承故障信号之间的相关系数，并设定相关系数的阀值。将相关系数小于阀值的模态分量，作为趋势项放入最后一个模态分量给予剔除。CEEMDAN方法得到的各模态分量仍不免包含噪声成分，对各模态分量进行SVD降噪处理，并对降噪后的各模态分量进行倒频谱分析，以提取滚动轴承的故障特征频率。分析结果表明，经CEEMDAN方法分解并SVD降噪后的各模态分量的倒频谱，可以有效提取滚动轴承不同故障(内圈故障、外圈故障和滚动体故障)的故障特征频率，从而实现对滚动轴承不同故障的有效诊断。