针对目前出现的时变滤波经验模式分解(TVF-EMD)在滚动轴承故障特征提取中参数选择难的问题,提出了一种参数自适应TVF-EMD方法。首先利用粒子群优化(PSO)算法对TVF-EMD影响最大的参数组合进行优化,获得最佳的参数组合,并对故障信号进行TVF-EMD分解。然后筛选经分解故障信号获得的敏感固有模态函数(IMF),并进行包络解调运算。最后根据包络谱判断滚动轴承的故障。分别利用TVF-EMD、集合经验模式分解(EEMD)和变分模态分解(VMD)方法对仿真信号进行分析,表明TVF-EMD方法具有更优越的分解性能。利用参数自适应TVF-EMD方法对滚动轴承故障信号进行分析,表明参数自适应TVF-EMD方法可有效识别滚动轴承故障。