El ventilador de la mina juega un papel crucial en la protección de la seguridad de vida de los trabajadores subterráneos, lo cual es muy significativo para la producción y el desarrollo de las minas de carbón. En total, el 70% de las fallas de los ventiladores son fallas mecánicas, y las fallas en los rodamientos son las más propensas a ocurrir en las fallas mecánicas, las cuales también son difíciles de detectar. Para identificar con precisión las fallas en los rodamientos de los ventiladores, este documento propone un método de diagnóstico de fallas basado en una descomposición modal variacional mejorada y un agrupamiento por picos de densidad. Primero, se eligen el número modal K de la descomposición modal variacional y el factor de penalización secundaria alfa utilizando un proceso de optimización de gorriones mejorado. La señal de vibración del rodamiento se descompone mediante el algoritmo de descomposición modal variacional con parámetros optimizados. Para crear el vector característico, se determina la entropía de permutación multiescala de la función modal intrínseca de cuarto orden. Luego, la matriz característica se reduce dimensionalmente mediante análisis de componentes principales por kernel, y la matriz bidimensional después de la reducción de dimensionalidad se divide mediante el método de agrupamiento por picos de densidad para encontrar el centro de agrupamiento de las características de la muestra de entrenamiento. Por último, se evalúa el grado de pertenencia utilizando la distancia de agrupamiento normalizada entre la matriz característica de la muestra de prueba y el centro de agrupamiento de la muestra de entrenamiento. La precisión de la identificación de fallas en los rodamientos en la plataforma experimental autoconstruida puede alcanzar el 100%, lo que verifica la efectividad y el potencial del método propuesto.