本发明公开了一种轴承劣化分析及故障诊断方法，包括：数据采集模块，用于获取机械生产过程中轴承的振动信号；数据处理模块，用于对采集的轴承数据进行信号分解和特征降维处理，降低计算难度以及减小其他特征对结果的影响；模型训练模块，用于建立基于DBN‑ELM的轴承劣化分析和故障诊断模型，并通过数据处理模块处理后的数据对建立的劣化分析和故障诊断模型进行训练，求出网络的最优参数，最小化损失函数误差；智能优化模块，通过改进的AGDE算法对VME算法与DBN‑ELM模型进行同步优化；劣化分析和故障诊断模块，用于对轴承数据的劣化分析和故障诊断。本发明通过改进AGDE优化DBN‑ELM模型，提高了对轴承振动信息的利用，有效提高轴承劣化分析和故障诊断效率。