【摘要】针对电力电子电路的软故障特征区分度差、不易诊断等一系列问题，本文提出了一种基于改进鱼鹰优化算法（ ｉｍｐｒｏｖｅｄｏｓｐｒｅｙ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＩＯＯＡ）支持向量机（ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的故障诊断方法。该方法采用变分模态分解（ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｍｏｄｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＶＭＤ）提取故障信号的时域与频域特征，利用ＩＯＯＡ 优化支持向量机的惩罚参数和核参数，建立ＩＯＯＡ⁃ＳＶＭ 故障诊断模型。在基准函数测试中，ＩＯＯＡ 的寻优精度和收敛速度均有提升，并且ＩＯＯＡ⁃ＳＶＭ 在电力电子软故障诊断中精度达到９６.８８％。