本发明提出了一种基于稀疏分类算法的滚动轴承复合故障诊断方法，其步骤为：首先，利用采集的正常无故障振动信号样本和已知单一故障的振动信号样本构建稀疏分解的字典；其次，对待诊断滚动轴承的振动信号进行可调品质因子小波变换，得到一系列频带不同的变换系数向量；并利用峭度筛选出故障特征向量；然后，对每个故障特征向量在字典上进行稀疏系数向量；并对每个故障特征向量进行重构及归类；最后，找出满足判断标准的重构误差的较小值所在的类别，根据类别确定待诊断滚动轴承的故障类型。本发明利用稀疏分类算法进行复合故障诊断，避免了噪声干扰，克服了分离故障源方法的缺陷，具有诊断准确、可靠性高、成本低的优点。