【摘要】针对强噪声下滚动轴承故障特征提取效果不理想的问题，本文提出了一种基于变分模态提取 (VME) 和自适应最大相关峭度解卷积 (MCKD) 的故障特征提取方法。首先，联合包络熵和分形维数构建蜣螂优化算法 (DBO) 的适应度函数，利用 DBO 对 VME 的参数进行优化选择，提取出最优期望模态。然后，采用 DBO 对 MCKD（最大相关峭度解卷积）进行优化，构造自适应参数的MCKD【AMCKD（自适应最大相关峭度解卷积）】。最后，使用 AMCKD 对 VME 分解结果进行滤波和包络解调，并提取故障特征频率。模拟故障信号和实测故障信号的实验结果表明，本文提出的方法能够更清晰准确地提取故障特征倍频，实现滚动轴承故障类型的准确判断。