針對滾動軸承運行過程中故障難以識別的問題，提出一種最大相關峭度解卷積與改進的最小二乘支持向量機的故障診斷方法。該方法首先利用最大相關峭度解卷積提取不同運行狀態下軸承特征信息，然后利用最小二乘支持向量機對提取的特征信息進行監督學習，同時利用改進的布谷鳥搜索算法優化最小二乘支持向量機的核參數和懲罰因子在尋優過程中陷入局部最優、收斂精度差的問題，提升故障診斷的識別率。實測不同運行狀態的軸承數據驗證方法的有效性，實驗結果表明，改進后的算法可有效準確識別滾動軸承各類狀態，是一種可靠的軸承故障診斷方法。