目前,相关的变分方法研究模式分解(VMD)主要集中在选择分解模式的数量和使用各种优化算法的带宽参数。大多数这些方法利用genetic-like算法定量分析这些参数,增加了额外的初始参数和不可避免的计算负担由于忽视VMD的固有特征。从定位初始中心频率(ICF) VMD分解过程中,我们提出一个增强的VMD信封的指导与负熵谱对轴承故障诊断,从而有效地避免当前VMD-based算法的缺点。首先,ICF粗定位的信封负熵谱(实体)和断层相关模式将ICF进入VMD的快速提取。然后,断层相关模式自适应优化通过调整带宽参数。最后,为了识别断层相关特征,希尔伯特包络解调技术是用于分析该方法得到的最优模式。模拟和实验数据分析结果表明,该方法是有效的提取微弱故障轴承的特点和优势一些先进的方法。此外,讨论该方法的扩展提出确定多组分拓宽其应用范围。