1.一种基于瞬时频率优化VMD的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：S1、获取轴承检测信号；

S2、基于瞬时频率优化VMD算法对所述轴承检测信号进行分解，令候选K值在预设范围内遍历，计算不同候选K值下的瞬时频率的均值；

S3、基于不同候选K值下的瞬时频率的均值利用拉格朗日多项式确定最优K值；

S4、将最优K值对应的信号分量输入故障诊断模型中得到轴承故障诊断结果。

2.如权利要求1所述的基于瞬时频率优化VMD的轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤S2中：式中，fi(t)表示t时刻第i个信号分量的瞬时频率， 是t时刻的单值函数，即频率上的单分量信号，t时刻瞬时频率对应的解析信号为uk(t)， x(t)是x(t)的希尔伯特变换；Ak(t)为信号的模， 为信号的相位x(t)为解析信号实部，jx(t)为解析信号虚部；

解析信号的瞬时频率均值为Z(fi(t))，

3.如权利要求1所述的基于瞬时频率优化VMD的轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤S3中：将不同候选K值下的瞬时频率的均值作为计算拉格朗日多项式的离散点；

提取拉格朗日多项式的系数并构建系数向量，计算不同候选K值对应的系数向量的欧几里得距离；

将欧几里得距离最小的系数向量对应的候选K值作为最优K值。