针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。-Aiming at the difficult problem of early fault feature extraction of rolling bearing, an early fault diagnosis

粒子群优化算法可以用于优化很多其他算法，比如说变分模态分解，经验模态分解，神经网络，支持向量机等等(The particle swarm optimization is use to optimize parameters)

提供 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法，适应度函数选择的是模糊熵(This paper presents a variational mode decomposition algorithm based on particle swarm optimization, and the selection of fitness function is fuzzy entropy)