本发明涉及一种阳极饱和电抗器铁芯故障诊断方法，包括：利用改进的变分模态分解算法将阳极饱和电抗器铁芯不同状态下的振动信号分解为Kbest个特征模态函数；计算原始振动信号和特征模态函数分量的概率分布函数的核密度估计函数，计算两个概率分布函数的K‑L距离和K‑L散度，得到权重散度；将权重散度作为训练集并作为相关向量机分量模型的输入，结合和声搜索算法构建RS‑RVM故障诊断模型；将实时采集的数据输入到RS‑RVM故障诊断模型中进行故障诊断。本发明采用HS‑RVM算法建立了阳极饱和电抗器铁芯的故障诊断模型，提高了分类准确率，可以用于诊断阳极饱和电抗器铁芯的机械状态代替人工判断。