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针对滚动轴承信号的非线性、非平稳特性,致使轴承状态难识别的问题,提出分层极限学习机（HELM）故障诊断模型。首先采用集合经验模式分解（EEMD）将轴承信号分解为若干个本征模式分量（IMFs）,并提取其能量熵值构建特征向量;其次利用自动编码器（AE）对极限学习机的隐含层进行分层,且使隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件;最后将构建的特征向量作为H-ELM算法的输入,通过训练建立H-ELM滚动轴承故障分类模型。实验结果表明：H-ELM滚动轴承故障分类模型比SVM、ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定