针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有＂带通滤波＂效应凭借人脑模型有效估计所熟悉磨机的负荷及其内部参数等问题,为获得具有物理含义和互补特性的多个单模态信号用于磨机负荷建模,提出了磨机筒体振动单模态子信号选择方法.首先,采用依据经验设定多个进行变分模态分解(variational　modal　decomposition,VMD)的分解层数值;接着,采用VMD将原始机械信号分解为具有不同带宽和尺度的多个时域子信号,变换至频域获得多尺度机械频谱;最后,基于获得的机械频谱构建多个候选磨机负荷参数预测子模型,构建选择性集成模型,并基于其预测性能选择具有互补特点的若干单模态子信号.采用实验磨机筒体振动数据仿真验证了所提方法的有效性.