在matlab上写一段程序，用VMD对轴承的振动信号进行分解，并根据平均频率能量占比进行故障诊断

以下是用MATLAB实现VMD分解的代码示例：

%读取振动信号数据
data = load('bearing_vibration_signal.txt');
x = data(:, 2)'; %读取第二列数据，转置为行向量

%设置VMD参数
alpha = 2000; %带宽参数
tau = 0; %带通约束
K = 3; %分解级数
DC = 0; %是否保留直流分量
init = 1; %初始值设置
tol = 1e-7; %收敛容差

%进行VMD分解
[u, u_hat, omega] = VMD(x, alpha, tau, K, DC, init, tol);

%计算每个分量的平均频率能量占比
N = length(x); %信号长度
M = size(u, 1); %分解分量数
f = (0:N-1)/N; %频率向量
A = zeros(M, 1); %每个分量的能量
for i = 1:M
    U = abs(fft(u(i, :)));
    A(i) = sum(U.*U)/N;
end
A_ratio = A/sum(A); %每个分量的能量占比

%根据平均频率能量占比进行故障诊断
fault = 'normal'; %默认为正常状态
if A_ratio(2) > 0.5 %第二个分量（频率较高）能量占比大于50%
    fault = 'outer race fault'; %外圈故障
elseif A_ratio(3) > 0.5 %第三个分量（频率更高）能量占比大于50%
    fault = 'inner race fault'; %内圈故障
end

disp(['Fault diagnosis: ', fault]);

需要注意的是，上述代码中的`VMD`函数需要自行编写或者下载使用。`VMD`函数的实现细节可以参考相关文献或者开源代码。另外，该代码示例中假设振动信号数据存放在`bearing_vibration_signal.txt`文件中，第二列为待分解数据，可以根据实际情况修改。