El desgaste de la herramienta tiene un impacto negativo en la calidad y eficiencia del mecanizado. En cuanto a las características no lineales y no estacionarias de las señales de vibración y los fuertes ruidos de fondo durante el proceso de fresado, se propuso un método de identificación del estado de desgaste de la herramienta de fresado basado en la Descomposición de Modo Variacional (VMD) optimizada, en el que la función objetivo es minimizar la Entropía de la Envolvente; los diversos modos de la señal de vibración se descomponen utilizando parámetros de optimización auto-adaptativos con Evolución Diferencial (DE). De acuerdo con el coeficiente de correlación cruzada en el dominio de la frecuencia entre la Función de Modo Intrínseco (IMF) y las señales originales, se seleccionaron los componentes IMF informativos como los componentes IMF sensibles para superponer la señal de reconstrucción y extraer los valores propios. La relación de mapeo entre los valores propios y el grado de desgaste de la herramienta de fresado se establece mediante el método del clasificador Naive Bayes. Los resultados experimentales bajo diversas condiciones de operación indican que el método VMD optimizado propuesto posee un excelente rendimiento de generalización. En comparación con la Descomposición de Modo Empírico (EMD) y la Descomposición de Modo Empírico en Conjunto (EEMD), tiene mejor capacidad de eliminación de ruido, lo que puede mejorar la precisión de identificación del desgaste de la herramienta de fresado. Por lo tanto, se asegura de manera efectiva la calidad del procesamiento y la eficiencia de producción.