为了提高滚动轴承故障诊断的准确性，提出一种变分模态分解( Variational Mode Decomposition，VMD )、改进粗粒化多尺度散布熵( Improved Coarse-grained Multi-scale Dispersion Entropy，IMDE )和概率神经网络(Probabilistic Neural Network，PNN )相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD处理，根据互相关系数准则筛选最佳模态分量，突显振动信号的故障特性；然后针对多尺度散布熵（Multi-scale Dispersion Entropy，MDE）不稳定的缺点，对MDE的粗粒化过程进行改进，提出IMDE的非线性分析方法。模拟信号分析结果表明，相比于MDE方法，IMDE方法降低了熵值波动，提高了熵值稳定性。将两种方法运用于实际滚动轴承实验数据，发现相比于MDE，IMDE熵值曲线更平滑稳定，不同滚动轴承状态下的IMDE熵值曲线区分更加明显。最后采用PNN对提取的特征进行识别，与MPE-PNN，MDE-PNN以及VMD-MDE-PNN方法相比，所提的MD-IMDE-PNN方法能精确地识别滚动轴承的故障类型，且识别率更高。