针对传统故障诊断流程的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断,并在风力发电机组齿轮箱故障诊断中验证了有效性和实用性。首先根据滚动轴承发生故障时振动信号的特点,提出故障振动信号模型,然后通过遗传算法对该模型做数据拟合,拟合数据来自EMD（Empirical Mode Decomposition）方法对原始振动信号分解所得IMF（Intrinsic Mode Function）分量,最后将拟合结果和轴承各部件的故障特征频率作对比,可知损伤点所在部位。通过仿真、实验和现场信号的分析,验证了可通过拟合故障振动信号模型实现故障部位的准确诊断。