El algoritmo de Descomposición Modal Empírica de Conjunto (EEMD) ha sido utilizado en el diagnóstico de fallas en rodamientos. Con el fin de superar la ceguera en la selección del coeficiente de amplitud de ruido blanco en EEMD, se propone un algoritmo mejorado de colonia artificial de abejas (IABC) para obtenerlo de manera adaptativa, lo que proporciona una nueva idea para la selección de parámetros de EEMD. En el algoritmo mejorado, se introduce la inicialización del caos en el algoritmo de colonia artificial de abejas (ABC) para asegurar la diversidad de la población y la ergodicidad del proceso de búsqueda de la población. Por otro lado, las abejas recolectoras se dividen en dos partes en el algoritmo mejorado, una parte recopila la información óptima de la región de acuerdo con el algoritmo original, la otra realiza vuelos de Levy alrededor de la mejor solución global actual para mejorar sus capacidades de búsqueda global. Se utilizan cuatro funciones de prueba estándar para mostrar la superioridad del método propuesto. La aplicación del IABC y el algoritmo EEMD en el diagnóstico de fallas en rodamientos demuestra su efectividad.