提出了一种基于蜻蜓算法（ＤＡ）与变分模态分解（ＶＭＤ）联合ＳａｖｉｔｚｋｙＧｏｌａｙ（ＳＧ）滤波的滑油磨粒传感器信号滤波方法，旨在改善信号质量。首先，根据传感器信号的产生机理，利用ＶＭＤ 技术，对滑油磨 粒传感器信号进行分解，提取其成分和特征。在此过程中，采用ＤＡ 通过最小化包络熵作为适应度函数，优化模式个数Ｋ 和惩罚因子α。随后，对分解得到的每个模式采用ＳＧ 滤波器处理，进一步降低了信号的噪声水平。随后根据峭度原则，针对含有信号成分较多的模式进行重构，恢复了原始信号的有效成分。实验结果表明，该方法显著改善了滑油磨粒传感器信号的清晰度，相较于小波去噪模型，磨粒的识别率提升了６ ％ ；相比于对信号直接进行ＳＧ 滤波处理，磨粒的识别率提升了９ ％ 。