本发明涉及一种基于IWOA‑ELM的滚动轴承故障诊断方法，属于滚动轴承诊断技术领域，首先采用变分模态分解方法对轴承信号处理并提取特征，将不同类型的特征标记标签并划分训练集和测试集，然后在鲸鱼算法的基础上，引入改进TENT混沌映射、反向学习和劣势种群随机交换的初始化种群策略、基于强化学习选择收敛因子、自适应权重和随机跳跃更新策略、t分布‑levy飞行变异策略，最后使用改进鲸鱼算法对极限学习机的输入权重和偏差进行优化，建立IWOA‑ELM模型，对轴承不同工况类型进行分类识别。本发明可以平衡鲸鱼算法全局搜索和局部寻优能力，解决算法容易陷入局部最优的问题，有效提高轴承识别的准确性。
