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针对混合域特征存在冗余,且灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)模型易陷入局部最优的问题,以自适应局部迭代滤波(ALIF)和拉普拉斯评分(LS)构建特征空间,并重点通过差分进化(DE)策略改进GWO-SVM实现滚动轴承故障状态的准确识别。首先用ALIF将轴承振动信号分解为若干模态,并通过LS从时域、频域和时频域特征中提取出低维特征;然后引入DE策略以提高GWO的全局与局部搜索性能,避免自适应SVM陷入局部最优;最终通过基于DEGWO的自适应SVM模型来提高轴承故障诊断精度。