干气密封运行过程中的振动信号特征信息微弱并受外界强噪声干扰,其振动信号难以真实反映干气密封摩擦学特性。针对上述问题以及振动信号难以从噪声中分离的问题,提出一种基于CEEMDAN(自适应噪声的完全集合经验模态分析)与ICA(独立成分分析)相结合的信号降噪方法。首先对试验采集的干气密封运行时的加速度信号进行CEEMDAN分解得到IMF分量,然后通过ICA变换得到对应独立成分分量并计算其模糊熵值,将模糊熵值不符合条件的分量进行置零,并把符合条件的分量进行重构得到降噪后信号。利用干气密封加速度实验信号进行算法分析验证,证实了该方法相较于其他传统降噪方法更加有效,为干气密封故障诊断提供了一种新的途径。