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为了提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性，提出了一种新的多故障诊断动态模型．该模型采用支持向量域描述算法（SVDD）对多类故障进行单独训练，建立独立而封闭的特征空间，满足故障类别的动态增加需要，并采用样本与各特征空间的相对距离进行了多故障的混合识别．应用在线SVDD算法，在已有的故障特征分布信息基础上，通过更新操作，学习新数据信息，从而实现了故障模式的动态调整．通过仿真和机械故障实例数据的检验，表明该模型能够动态地提取多类故障的特征信息，改善诊断学习过程的适应性．