针对滚动轴承早期故障微弱难以识别、无法有效提取故障信息特征的问题,提出一种基于SSA优化的结合了变分模态分解与熵的特征值提取方法。方法利用麻雀搜寻算法对变分模态分解算法中的参数进行寻优，将包络熵选取为目标函数；根据峭度筛选后续需要的IMF分量,计算筛选后的IMF分量的样本熵与排列熵共同组成特征向量；采用WOA-SVM进行诊断识别，以验证该方法的有效性。经实验分析与对比，本方法能够有效提取信号的特征值，显著提高了分类识别的准确率。
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