为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心，采用海明贴近度对测试样本进行分类，并通过计算分类系数和“卜均模糊嫡对分类性能进行评价，将该方法 应用于滚动轴承变负荷故障诊断。通过与基于经验模态分解的特征提取方法对比，该方法对标准FCM