本发明公开了一种旋转机械振动信号的数据驱动阈值降噪方法,该方法首先对采集的振动加速度信号进行小波变换,将信号分解到不同的频带。然后对每一频带的信号进行噪声估计,得到适应于信号的数据驱动阈值。再次,采用滑动窗技术对信号进行分段。最后,利用数据驱动阈值分别对每段信号进行阈值降噪,并将信号进行重构,得到降噪后的时域信号。数据驱动阈值来自于信号的噪声估计,能根据噪声大小自适应的设置阈值。与传统阈值相比,数据驱动阈值适应于信号,阈值设定更加准确,在降噪的同时保留了微弱的故障信号。该发明综合了小波变换、噪声估计算法、滑动窗技术和3σ准则的优点,利用本发明可以有效提取故障特征,实现机械设备的故障诊断。