Las condiciones de servicio del equipo de minas de carbón subterráneas son malas, y es difícil extraer con precisión las características de falla de los rodamientos. Para mejorar mejor la precisión de la identificación de fallas de los rodamientos, se propone un método de detección de fallas basado en la entropía de permutación multiescala y SOA-SVM. Primero, se utiliza el algoritmo de optimización de ballenas para seleccionar el número de análisis modal K y el factor de penalización alfa del algoritmo de descomposición de modo variacional. Luego, la señal de vibración de los rodamientos se disuelve de acuerdo con el algoritmo de descomposición de modo variacional optimizado, y se calcula la entropía de permutación multiescala de la función de modo intrínseco principal. Finalmente, los valores de características de la matriz se ingresan en el algoritmo SVM optimizado por el algoritmo de optimización de gaviotas para obtener el resultado de clasificación. Los resultados experimentales basados en los conjuntos de datos de rodamientos publicados por la Universidad Western Reserve muestran que la tasa de éxito de identificación del método propuesto puede alcanzar el 98.75%. La detección de fallas de los rodamientos se puede completar de manera precisa y eficiente.