為解決采用單一特征量預測軸承剩余壽命誤差較大、有限數據樣本條件下軸承剩余壽命難以估算的問題，提出了一種基于主元特征融合和支持向量機（SVM）的軸承剩余壽命預測方法。該方法采集振動加速度信號構建數據樣本，提取有效值、峰值、小波熵等表征軸承退化趨勢的特征指標；采用主元分析融合多個特征指標，消除特征間的冗余和相關性，構造出相對多特征的退化特征量；將退化特征量輸入SVM模型中進行軸承剩余壽命預測。現場工程應用結果表明，基于主元特征融合和SVM的軸承剩余壽命預測方法可在小樣本條件下篩選出包含信號絕大部分信息的主元，從而在保證預測精度的同時，減少了計算量。