本发明公开了一种基于局部均值分解与支持向量机的变压器绕组松动识别方法，其步骤如下：步骤1：分别采集变压器合闸瞬间的正常状态与绕组松动状态的振动信号；步骤2：对采集的振动信号进行变分模态分解，取得各PF分量；步骤3：计算各PF分量的能量与奇异值及重构信号的排列熵与奇异谱熵；步骤4：通过Fisher‑Score法选出精度较高的特征来构成特征向量组；步骤5：利用训练样本集对模拟退火优化的支持向量机模型进行训练；步骤6：用得到的支持向量机模型作为分类器对测试样本集进行分类识别，实现故障诊断。本发明可在变压器合闸瞬间对变压器绕组松动状态进行识别，实现了变压器的早期预警，为进行变压器振动信号特征提取与故障诊断提供了一种新的方法。