本发明属于智能故障诊断的技术领域，更具体地，涉及一种基于混合深度自编码的轴承故障新类识别与诊断方法，包括S1、采集不同故障条件下的轴承振动信号数据作为样本；S2、对S1中采集的样本进行预处理，并分为训练集和测试集；S3、搭建混合深度自编码网络，包括第一编码器、解码器、第二编码器和Softmax分类层的结构；S4、将训练集输入混合深度自编码网络，进行预训练得到新类故障检测阈值，实现故障分类；S5、将测试集输入训练好的混合深度自编码网络中进行诊断。本发明解决了现有技术中深度学习模型需要大量的标记数据来训练，单个深度学习模型提取相似特征时容易造成故障的误分类和模型的过拟合的问题。