本发明公开了一种基于海鸥优化算法自适应变分模态分解与稀疏性影响指标的滚动轴承早期故障诊断方法，应用于滚动轴承时域振动信号的早期故障诊断。该方法包括：基于海鸥优化算法与临近模态平均相关系数确定变分模态分解最佳模态数与二次惩罚因子；基于相关峰度选择故障敏感模态；基于故障敏感模态计算包络谱峰度与原始振动信号均方根值的峰度均方根指标，确定初始故障是否发生。本发明提出的初始故障诊断方法可以在轴承振动信号观察不到明显振幅上升的低严重故障阶段，对初始故障进行诊断。解决了传统循环迭代方法获得变分模态分解最佳参数所需时间较长，以及滚动轴承在低严重故障阶段振动信号振幅表现不明显的问题。
