針對滾動軸承早期故障特征提取困難的問題 ， 提出一種基于參數優化變分模態分解的軸承 早期故障診斷方法 。 首先利用粒子群優化算法對變分模態分解算法的最佳影響參數組合進行搜 索 ， 搜索結束后根據所得結果設定變分模態分解算法的懲罰參數和分量個數 ， 并利用參數優化變分 模態分解算法對故障信號進行處理 。 原故障信號經過處理后被分解為若干本征模態函數分量 ， 由 此篩選出最佳信號分量并進行包絡解調運算 ， 最終通過分析信號的包絡譜可判斷軸承的故障類型 。 利用參數優化變分模態分解方法對軸承故障仿真和實測信號進行分析 ， 均成功提取出微弱特征頻 率信息 ， 表明參數優化變分模態分解方法可實現滾動軸承早期故障的有效判別 ， 具有一定的可靠性 和應用價值 。