本发明涉及一种基于SHO‑VMD分解和多特征参数的变工况滚动轴承故障诊断方法、系统、设备及介质方法，其方法包括：首先，获取变工况下的风机滚动轴承振动信号；其次，以所述滚动轴承振动信号的局部最小包络熵作为目标函数，通过SHO优化算法获得VMD的最优参数组合；接着，依据所述最优参数组合对所述滚动轴承振动信号进行VMD分解，得到多个IMF分量；再者，提取所述多个IMF分量的奇异值特征、能量熵特征以及样本熵特征，并进行多特征量融合，得到多特征参数；最后，对所述多特征参数进行t‑SNE降维处理及可视化，得到轴承故障信息和转速信息。本发明提出的方法可以有效提取出轴承的故障信息和速度信息。